免費線上 LLM 開發者工具

13 個免費 LLM 開發輔助工具：Token 計算、Prompt 模板、模型比較、AI 偵測，加速 LLM 應用開發

⚠ 本分類皆為離線計算與查詢工具，不含 AI 生成功能（未串接任何 LLM API）。

關於 LLM 開發者工具

LLM 開發者工具集為 AI 應用開發者、Prompt Engineer、用 ChatGPT / Claude / Gemini API 的工程師打造。Token 計算器：支援 GPT-4o / Claude 3.7 / Gemini 1.5 / Llama 3.1 / DeepSeek 等主流模型，輸入文字即時算出 prompt + completion token 數與 API 成本（USD + NT$）；Prompt Template 編輯器（變數插值 + 多版本 A/B 測試 + Token 預估）；Embedding 距離計算（cosine similarity / Euclidean / dot product，支援 OpenAI / Cohere / Voyage / 自架 nomic-embed 多種維度）；Function Calling JSON Schema 產生器（依函數簽名產出 OpenAI / Anthropic 格式的 tool definitions）；Few-Shot 範例組合器（從你的 dataset 挑出 n 個範例 + 排版）；JSON Mode 驗證器（檢查 LLM 輸出是否符合預期 schema）；對話歷史 token 預估器（多輪對話何時該 truncate / summarize）；常見 LLM API 錯誤對照表（429 / 503 / context length exceeded 等的處理建議）。

常見問題

GPT-4o 跟 Claude 3.7 token 計算方法一樣嗎？

不一樣。各廠用自己的 tokenizer：(1) OpenAI 用 tiktoken（cl100k_base / o200k_base），中文 1 字 ≈ 1.5-2 token；(2) Anthropic 用自家 tokenizer，中文 1 字 ≈ 1.3-1.7 token（略省）；(3) Gemini 用 SentencePiece，中文 1 字 ≈ 1 token（最省）。同樣中文 prompt 可能 OpenAI 計 200 token、Anthropic 165、Gemini 130。我們工具同時跑三種給你看實際差距。

Embedding cosine similarity 多少算「相似」？

看 embedding model 訓練取向：(1) OpenAI text-embedding-3：> 0.7 高度相似、0.5-0.7 主題相關、< 0.5 通常無關；(2) Cohere embed-multilingual-v3：> 0.6 相似、0.4-0.6 弱相關；(3) nomic-embed：thresholds 又不同。建議：先在你的 domain 跑 100 對 known-similar / known-different 看分布找 threshold，不要直接用其他人的 magic number。

Function Calling 多個 tool 同時提供會混亂嗎？

依模型而異：(1) GPT-4o 可同時 100+ tools 不混亂（OpenAI 內部訓練 specialized）；(2) Claude 3.7 建議 ≤ 20 tools；(3) 開源模型（Llama / Mistral）多 5-10 tools 後選錯機率上升。降錯方法：(1) tool name + description 寫清楚；(2) 對相似工具加 disambiguation hint；(3) 用 dynamic tool selection（先 LLM 判斷需要哪個，再給對應 tool definition）。

對話超 context length 怎麼處理？

策略樹：(1) Sliding window：保留最近 N 輪 + system prompt（簡單但可能丟重要早期 context）；(2) Summarize：每 K 輪生成 summary 取代原始 turns（保留語意但有 lossy）；(3) RAG：把舊 turns 存 vector DB，問新問題時先 retrieve 相關歷史；(4) Hybrid：summarize 中間 + 原文留近 5 輪 + RAG。我們工具讓你 paste 對話歷史，提示哪輪該 summarize / drop / RAG-out。

API 錯誤 429 跟 503 處理一樣嗎？

不一樣。(1) 429 Too Many Requests：你超 rate limit，要 exponential backoff（1s → 2s → 4s → 8s）+ 看 Retry-After header；(2) 503 Service Unavailable：服務商側問題，盲目 retry 反而加重，建議 1 分鐘後再試 + 切備用 provider（multi-provider failover）。我們工具給每個錯誤的標準 handling code（Python / TypeScript）+ 監控建議。

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