説明
LLMのコンテキストウィンドウに必要なVRAM、トークンあたりのKVキャッシュ、総GPUメモリ、および最大コンテキスト長を計算するツール。GQA、MQA、FP16、FP8、Q4量子化、並行リクエスト数、GPU予算制約に応じたシミュレーションに対応。ログイン不要。
ログイン不要タスク
"LLMのコンテキスト、KVキャッシュ、GPU総メモリ消費量をブラウザで即座に計算"
Editorial Review & Verification
Hands-on VerifiedAI エンジニア、ML 研究者、ローカル LLM セルフホスティング者は、ロングコンテキストのワークロード全体で llama.cpp、vLLM、Ollama、または TensorRT-LLM の GPU VRAM 容量をサイジングします。
リアルタイムの AST 構文説明とマルチフレーバー エンジンのサポートによる複雑な正規表現の設計、テスト、デバッグ
+ Key Strengths (Pros)
- ✓ トランス層、KV ヘッド、ヘッド寸法、高精度バイト、同時シーケンスを考慮した正確な KV キャッシュ式。
- ✓ Llama 3.1 8B、Qwen2.5 7B、DeepSeek R1 Distill、Gemma 2、カスタム アーキテクチャ構成を含む広範なモデル プリセット。
- ✓ 常駐量子化重み (GGUF Q2_K ～ Q8_0) と最大適合コンテキスト ソルバーを使用した動的コンテキスト メモリの両方を計算します。
- ✓ 透明な数式とパーマリンク パラメータを使用してワンクリックでクリップボードにエクスポートし、再現可能な共有を実現します。
− Limitations (Cons)
- − 投機的なデコードのドラフト モデルのメモリ割り当ては考慮されていません。
- − PagedAttendant / vLLM メモリ断片化オーバーヘッドは、ランタイム予約スライダーを使用して手動でモデル化する必要があります。
Deep Privacy & Sandbox Audit & プロダクトパワー＆実用性レビュー
モデル メモリと KV キャッシュのクライアント側の計算は、ブラウザー ランタイム内で実行されます。観察されたネットワーク アクティビティは 3 つの Google Analytics 4 テレメトリ ペイロードに厳密に制限されていました。モデル パラメーターとハードウェア構成はリモート サーバーにアップロードされません。
Q4_K_M 重みと 128K コンテキスト ウィンドウ (131,072 トークン) を使用して Llama 3.1 8B を構成しました。 FP16 KV キャッシュ スケーリングを評価し、16.0 GiB KV キャッシュ、4.49 GiB 重み、2.0 GiB リザーブを計算し、24 GiB GPU で合計 22.5 GiB の VRAM を生成します。 0msのフリーズと0.00のCLSで398文字の数学的内訳をキャプチャしたクリップボードのエクスポートをテストしました。
- ✓ Client-side processing is supported by catalog metadata and runtime evidence
- ✓ Bounded runtime observation found no payload egress; this is not architectural proof
- ✓ Runs locally without persistent server dependencies
- ✓ No commercial ad networks or cross-site tracking beacons
- ✓ Zero tracking pixels or third-party behavioral profiling scripts
- ✓ Clean script execution environment without user fingerprinting
- ✓ Proprietary frontend and application service
- ✓ Zero-login functionality verified by NoLoginTools manual audit
- ✓ Runtime network egress and cookies verified via automated scanner
- ✓ Fully operational with fast edge response (~200ms)
- ✓ Verified active on Cloudflare automated 6h health probe
- ✓ Reliable service accessibility without login barriers
NoLogin Lab™ 検証済みテレメトリと実証監査
Stateless execution; no user account or tracking identifier recorded on remote infrastructure.
Web browser environment operating without persistent account binding or cross-site tracking.
Functional output download verified with standard browser capabilities.
Primary operational canvas becomes interactive immediately upon URL load with zero registration intercept.
Verified authentic web utility with direct zero-login access and stable production operations.
Verification Details
モデル メモリと KV キャッシュのクライアント側の計算は、ブラウザー ランタイム内で実行されます。観察されたネットワーク アクティビティは 3 つの Google Analytics 4 テレメトリ ペイロードに厳密に制限されていました。モデル パラメーターとハードウェア構成はリモート サーバーにアップロードされません。
タグ
稼働履歴
よくある質問
- Context Window VRAM Calculator にはアカウントが必要ですか？
- 必要ありません。Context Window VRAM Calculator は nologin.tools によって認証されており、コア機能である「LLMのコンテキスト、KVキャッシュ、GPU総メモリ消費量をブラウザで即座に計算」をログインや登録なしで利用できることが確認されています。
- Context Window VRAM Calculator は無料で使えますか？
- Context Window VRAM Calculator は nologin.tools にアカウント不要で使えるツールとして掲載されています。料金やプレミアム機能の詳細は、ツールの公式サイトをご確認ください。
関連ツール
ブラウザでTypeScriptコードを作成・コンパイル・実行。完全な型チェックとIntelliSenseを備えたMicrosoftの公式ツール。
ローカルファーストのブラウザ完結型開発者ツール集。JSON 整形、JWT デコード、URL クエリ解析、chmod/umask 計算、cron 式アシスタント、タイムスタンプ、ハッシュ生成、UUID などを搭載。ログイン不要で、入力データは極力ブラウザ内でローカル処理されます。