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feat: AI Prompt Token Counter & Cost Estimator — client-side LLM utility

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  • Qualcosa non va?
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Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
react, typescript
Ambito
developer-experience

Direzione di ricerca

Start with the proposed entry point, src/tools/token-counter/TokenCounterTool.tsx, and read how existing tools are registered and tested in the project. Then check how token estimation, model pricing, responsive layout, and network-free behavior fit the existing patterns. Done means the stated acceptance criteria pass, including English estimates within ±10% of an actual tokenizer.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

enhancement new tool wave-3

Summary

Add an AI Prompt Token Counter & Cost Estimator tool. Engineers building with LLMs need to rapidly estimate context window usage and operational costs without sending proprietary prompts to cloud APIs. 100% client-side token estimation is a huge privacy win.

Proposed Implementation

  • Location: src/tools/token-counter/TokenCounterTool.tsx
  • Features:
    • Paste prompt text → show estimated token count
    • Model selector: GPT-4o, GPT-4.1, Claude Sonnet/Opus, Gemini Pro/Flash
    • Live cost breakdown per model (input tokens × price/1K tokens)
    • Context window usage bar (e.g., "4,200 / 128,000 tokens used")
    • Character count, word count, line count alongside token estimate
    • System prompt + user prompt sections with combined total
  • Token estimation: Use cl100k_base / o200k_base character heuristic (≈4 chars/token for English, adjusted for code/CJK)
  • No API calls — all estimation client-side

Acceptance Criteria

  • Estimates within ±10% of actual tokenizer for English text
  • Model pricing table is easily updatable (single config object)
  • Context window bar visually shows usage
  • Zero network calls
  • Works on mobile
Lingua principale
TypeScript
Stelle
2
Fork
1
Merge medio
1g 4h
PR unite (30g)
32

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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