AI 与大语言模型工作区

逐步构建更可靠的
AI 工作流。

覆盖提示词设计、结构化输出、检索上下文、API 配置与文本清理的本地实用工具。选择下方工作流，输入始终留在浏览器中。

免费 AI 工具

提示词设计与迭代

构建结构化提示词、填充可复用模板、批量展开变量并比较修订。

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提示词差异与版本比较

按行、词或字素比较提示词修订，查看真实 Token 变化，并可主动保存本地版本。

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结构化提示词构建器

通过类型化字段、CO-STAR 或 RTF 结构、有序示例和显式本地模板确定性地构建提示词。

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提示词批量变量展开器

使用 JSON 或 CSV 记录批量展开 {{variable}} 提示词，提供警告、分页预览和无损导出。

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提示词模板格式化器

使用 JSON 填充 {{variable}} 占位符，并列出提示词仍缺少的变量。

结构化输出可靠性

修复格式异常的模型 JSON，并依据明确的 Schema 约束校验结果。

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AI JSON 修复与 Schema 校验器

在本地修复格式异常的大模型 JSON，检查全部修改，并查看详细的 JSON Schema 约束错误。

RAG、Token 与上下文

准备检索分块，并理解 Token 用量、上下文容量与请求成本。

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分词器演练场

查看文本如何转换为 Token，并比较主流大模型的使用成本。

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Token 计数器

在轻量、私密的文本工作区中统计字符和大模型 Token。

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Token 成本计算器

按透明的每百万 Token 价格估算输入和输出费用。

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RAG 分块实验台

使用六种策略预览 RAG 分块，查看真实 Token 数、原文位置并导出结果。

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上下文窗口预算器

计算提示词 Token，并计算为模型输出预留空间后剩余的上下文。

数据目录

模型价格与上下文

比较模型价格、上下文窗口、Tokenizer 映射和有来源的成本数据。

API 请求配置

无需凭据即可组装供应商原生请求体和可检查的代码示例。

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LLM API 请求构建器

无需 API 密钥或模型调用，即可生成 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 原生请求 JSON、cURL、JavaScript 与 Python 示例。