diff --git a/README.md b/README.md
index 839b496..73faa37 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -6,14 +6,14 @@ English | [简体中文](docs/README-zh-CN.md) | [繁體中文](docs/README-zh-T
 
 ## 📝 Description
 
-This Rust implementation of the classic `tc` (token count) command-line tool allows you to count lines, words, and characters in text files or from standard input. It's fast, reliable, and supports Unicode! 🌍✨
+This Rust implementation of the classic `wc` (word count) command-line tool allows you to count lines, words, characters, and even tokens in text files or from standard input. It's fast, reliable, and supports Unicode! 🌍✨
 
 ## 🎯 Features
 
 - Count lines 📏
 - Count words 🔤
 - Count characters (including multi-byte Unicode characters) 🔡
-- Count tokens (not ready yet) 🔤
+- Count tokens using various tokenizer models 🔢
 - Process multiple files 📚
 - Read from standard input 🖥️
 - Supports various languages (English, Korean, Japanese, and more!) 🌐
@@ -42,8 +42,17 @@ This Rust implementation of the classic `tc` (token count) command-line tool all
 - `-l, --lines`: Show line count 📏
 - `-w, --words`: Show word count 🔤
 - `-c, --chars`: Show character count 🔡
+- `-t, --tokens`: Show token count 🔢
+- `--model <MODEL>`: Choose tokenizer model (default: gpt3)
 
-If no options are specified, all counts (lines, words, and characters) will be shown.
+Available models:
+- `gpt3`: r50k_base
+- `edit`: p50k_edit
+- `code`: p50k_base
+- `chatgpt`: cl100k_base
+- `gpt4o`: o200k_base
+
+If no options are specified, all counts (lines, words, characters, and tokens) will be shown.
 
 ### Examples:
 
@@ -59,10 +68,15 @@ If no options are specified, all counts (lines, words, and characters) will be s
 
 3. Count lines and characters from standard input:
    ```
-   echo "Hello, World!" | ./tc -l -c
+   echo "Hello, World!" | ./tc -lc
+   ```
+
+4. Count tokens using the ChatGPT tokenizer:
+   ```
+   ./tc -t --model chatgpt example.txt
    ```
 
-4. Count everything in files with different languages:
+5. Count everything in files with different languages:
    ```
    ./tc english.txt korean.txt japanese.txt
    ```
diff --git a/docs/README-ja-JP.md b/docs/README-ja-JP.md
index e4a32f1..0851c92 100644
--- a/docs/README-ja-JP.md
+++ b/docs/README-ja-JP.md
@@ -42,8 +42,17 @@ Rustで書かれたシンプルで効率的なトークンカウントプログ
 - `-l, --lines`：行数を表示 📏
 - `-w, --words`：単語数を表示 🔤
 - `-c, --chars`：文字数を表示 🔡
+- `-t, --tokens`：トークン数を表示 🔢
+- `--model <MODEL>`：トークナイザーモデルを選択（デフォルト：gpt3）
 
-オプションが指定されていない場合、すべてのカウント（行数、単語数、文字数）が表示されます。
+利用可能なモデル：
+- `gpt3`: r50k_base
+- `edit`: p50k_edit
+- `code`: p50k_base
+- `chatgpt`: cl100k_base
+- `gpt4o`: o200k_base
+
+オプションが指定されていない場合、すべてのカウント（行数、単語数、文字数、トークン数）が表示されます。
 
 ### 例：
 
@@ -62,7 +71,12 @@ Rustで書かれたシンプルで効率的なトークンカウントプログ
    echo "こんにちは、世界！" | ./tc -l -c
    ```
 
-4. 異なる言語のファイルですべてをカウント：
+4. ChatGPTトークナイザーを使用してトークン数をカウント：
+   ```
+   ./tc -t --model chatgpt example.txt
+   ```
+
+5. 異なる言語のファイルですべてをカウント：
    ```
    ./tc english.txt korean.txt japanese.txt
    ```
diff --git a/docs/README-ko-KR.md b/docs/README-ko-KR.md
index 5f1d490..bd7e6af 100644
--- a/docs/README-ko-KR.md
+++ b/docs/README-ko-KR.md
@@ -3,16 +3,17 @@
 Rust로 작성된 간단하고 효율적인 토큰 카운트 프로그램입니다! 🚀
 
 [English](../README.md) | [简体中文](README-zh-CN.md) | [繁體中文](README-zh-TW.md) | [日本語](README-ja-JP.md) | 한국어 | [Deutsch](README-de-DE.md)
+
 ## 📝 설명
 
-이 Rust로 구현된 고전적인 `tc` (토큰 카운트) 명령줄 도구는 텍스트 파일이나 표준 입력에서 줄 수, 단어 수, 문자 수를 세는 기능을 제공합니다. 빠르고 안정적이며 유니코드를 지원합니다! 🌍✨
+이 Rust로 구현된 고전적인 `wc` (단어 수 세기) 명령줄 도구는 텍스트 파일이나 표준 입력에서 줄 수, 단어 수, 문자 수, 심지어 토큰 수까지 세는 기능을 제공합니다. 빠르고 안정적이며 유니코드를 지원합니다! 🌍✨
 
 ## 🎯 기능
 
 - 줄 수 세기 📏
 - 단어 수 세기 🔤
 - 문자 수 세기 (다중 바이트 유니코드 문자 포함) 🔡
-- 토큰 수 세기 (아직 준비되지 않음) 🔤
+- 다양한 토크나이저 모델을 사용한 토큰 수 세기 🔢
 - 여러 파일 처리 📚
 - 표준 입력에서 읽기 🖥️
 - 다양한 언어 지원 (영어, 한국어, 일본어 등!) 🌐
@@ -41,8 +42,17 @@ Rust로 작성된 간단하고 효율적인 토큰 카운트 프로그램입니
 - `-l, --lines`: 줄 수 표시 📏
 - `-w, --words`: 단어 수 표시 🔤
 - `-c, --chars`: 문자 수 표시 🔡
+- `-t, --tokens`: 토큰 수 표시 🔢
+- `--model <MODEL>`: 토크나이저 모델 선택 (기본값: gpt3)
+
+사용 가능한 모델:
+- `gpt3`: r50k_base
+- `edit`: p50k_edit
+- `code`: p50k_base
+- `chatgpt`: cl100k_base
+- `gpt4o`: o200k_base
 
-옵션을 지정하지 않으면 모든 수 (줄 수, 단어 수, 문자 수)가 표시됩니다.
+옵션을 지정하지 않으면 모든 수 (줄 수, 단어 수, 문자 수, 토큰 수)가 표시됩니다.
 
 ### 예시:
 
@@ -61,7 +71,12 @@ Rust로 작성된 간단하고 효율적인 토큰 카운트 프로그램입니
    echo "안녕하세요, 세상!" | ./tc -l -c
    ```
 
-4. 다양한 언어로 된 파일의 모든 수 세기:
+4. ChatGPT 토크나이저를 사용하여 토큰 수 세기:
+   ```
+   ./tc -t --model chatgpt example.txt
+   ```
+
+5. 다양한 언어로 된 파일의 모든 수 세기:
    ```
    ./tc english.txt korean.txt japanese.txt
    ```
diff --git a/docs/README-zh-CN.md b/docs/README-zh-CN.md
index 2f6aae0..dfcaee6 100644
--- a/docs/README-zh-CN.md
+++ b/docs/README-zh-CN.md
@@ -5,14 +5,14 @@
 [English](../README.md) | 简体中文 | [繁體中文](README-zh-TW.md) | [日本語](README-ja-JP.md) | [한국어](README-ko-KR.md) | [Deutsch](README-de-DE.md)
 ## 📝 描述
 
-这个 Rust 实现的经典 `tc`（标记计数）命令行工具可以统计文本文件或标准输入中的行数、单词数和字符数。它快速、可靠，并且支持 Unicode！🌍✨
+这个 Rust 实现的经典 `wc`（字数统计）命令行工具可以统计文本文件或标准输入中的行数、单词数、字符数，甚至是标记数。它快速、可靠，并且支持 Unicode！🌍✨
 
 ## 🎯 特性
 
 - 统计行数 📏
 - 统计单词数 🔤
 - 统计字符数（包括多字节 Unicode 字符）🔡
-- 统计标记数（尚未准备就绪）🔤
+- 使用各种分词器模型统计标记数 🔢
 - 处理多个文件 📚
 - 从标准输入读取 🖥️
 - 支持多种语言（英语、韩语、日语等）🌐
@@ -41,8 +41,17 @@
 - `-l, --lines`：显示行数 📏
 - `-w, --words`：显示单词数 🔤
 - `-c, --chars`：显示字符数 🔡
+- `-t, --tokens`：显示标记数 🔢
+- `--model <MODEL>`：选择分词器模型（默认：gpt3）
 
-如果未指定选项，将显示所有计数（行数、单词数和字符数）。
+可用模型：
+- `gpt3`: r50k_base
+- `edit`: p50k_edit
+- `code`: p50k_base
+- `chatgpt`: cl100k_base
+- `gpt4o`: o200k_base
+
+如果未指定选项，将显示所有计数（行数、单词数、字符数和标记数）。
 
 ### 示例：
 
@@ -58,10 +67,15 @@
 
 3. 从标准输入统计行数和字符数：
    ```
-   echo "你好，世界！" | ./tc -l -c
+   echo "你好，世界！" | ./tc -lc
+   ```
+
+4. 使用 ChatGPT 分词器统计标记数：
+   ```
+   ./tc -t --model chatgpt example.txt
    ```
 
-4. 统计不同语言文件中的所有内容：
+5. 统计不同语言文件中的所有内容：
    ```
    ./tc english.txt korean.txt japanese.txt
    ```
diff --git a/docs/README-zh-TW.md b/docs/README-zh-TW.md
index 9ac6081..69a3677 100644
--- a/docs/README-zh-TW.md
+++ b/docs/README-zh-TW.md
@@ -6,14 +6,14 @@
 
 ## 📝 描述
 
-這個 Rust 實現的經典 `tc`（標記計數）命令列工具可以統計文字檔案或標準輸入中的行數、單字數和字元數。它快速、可靠，並且支援 Unicode！🌍✨
+這個 Rust 實現的經典 `wc`（字數統計）命令列工具可以統計文字檔案或標準輸入中的行數、單字數、字元數，甚至是標記數。它快速、可靠，並且支援 Unicode！🌍✨
 
 ## 🎯 特性
 
 - 統計行數 📏
 - 統計單字數 🔤
 - 統計字元數（包括多位元組 Unicode 字元）🔡
-- 統計標記數（尚未準備就緒）🔤
+- 使用各種分詞器模型統計標記數 🔢
 - 處理多個檔案 📚
 - 從標準輸入讀取 🖥️
 - 支援多種語言（英語、韓語、日語等）🌐
@@ -42,8 +42,17 @@
 - `-l, --lines`：顯示行數 📏
 - `-w, --words`：顯示單字數 🔤
 - `-c, --chars`：顯示字元數 🔡
+- `-t, --tokens`：顯示標記數 🔢
+- `--model <MODEL>`：選擇分詞器模型（預設：gpt3）
 
-如果未指定選項，將顯示所有計數（行數、單字數和字元數）。
+可用模型：
+- `gpt3`: r50k_base
+- `edit`: p50k_edit
+- `code`: p50k_base
+- `chatgpt`: cl100k_base
+- `gpt4o`: o200k_base
+
+如果未指定選項，將顯示所有計數（行數、單字數、字元數和標記數）。
 
 ### 範例：
 
@@ -59,10 +68,15 @@
 
 3. 從標準輸入統計行數和字元數：
    ```
-   echo "你好，世界！" | ./tc -l -c
+   echo "你好，世界！" | ./tc -lc
+   ```
+
+4. 使用 ChatGPT 分詞器統計標記數：
+   ```
+   ./tc -t --model chatgpt example.txt
    ```
 
-4. 統計不同語言檔案中的所有內容：
+5. 統計不同語言檔案中的所有內容：
    ```
    ./tc english.txt korean.txt japanese.txt
    ```
diff --git a/src/input_processor.rs b/src/input_processor.rs
index 6c37279..11479e5 100644
--- a/src/input_processor.rs
+++ b/src/input_processor.rs
@@ -1,6 +1,6 @@
-use std::io::{self, Read, Write};
-use tiktoken_rs::{cl100k_base, p50k_base, p50k_edit, r50k_base, o200k_base};
 use crate::cmd::TokenizerModel;
+use std::io::{self, Read, Write};
+use tiktoken_rs::{cl100k_base, o200k_base, p50k_base, p50k_edit, r50k_base};
 
 pub struct CountOptions {
     pub show_lines: bool,
@@ -52,13 +52,14 @@ where
         output.push_str(&format!("{:8}", char_count));
     }
     if options.show_tokens {
-        let token_count = match options.tokenizer_model {
-            TokenizerModel::GPT3 => r50k_base().unwrap().encode_ordinary(&buffer_string).len(),
-            TokenizerModel::Edit => p50k_edit().unwrap().encode_ordinary(&buffer_string).len(),
-            TokenizerModel::Code => p50k_base().unwrap().encode_ordinary(&buffer_string).len(),
-            TokenizerModel::ChatGPT => cl100k_base().unwrap().encode_ordinary(&buffer_string).len(),
-            TokenizerModel::GPT4O => o200k_base().unwrap().encode_ordinary(&buffer_string).len(),
+        let tokenizer = match options.tokenizer_model {
+            TokenizerModel::GPT3 => r50k_base().unwrap(),
+            TokenizerModel::Edit => p50k_edit().unwrap(),
+            TokenizerModel::Code => p50k_base().unwrap(),
+            TokenizerModel::ChatGPT => cl100k_base().unwrap(),
+            TokenizerModel::GPT4O => o200k_base().unwrap(),
         };
+        let token_count = tokenizer.encode_ordinary(&buffer_string).len();
         output.push_str(&format!("{:8}", token_count));
     }