Compteur de Tokens IA

Comptez les tokens et estimez les coûts API pour GPT, Claude, Llama et Gemini

Compteur de Tokens IA GPT-4o

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Les comptages de tokens sont approximatifs avec un algorithme de type BPE. Les comptages réels peuvent varier légèrement selon le modèle.

Statistiques de Tokens

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Tokens

Caractères

Mots

Context Window 128K context

— tokens left

Coût Estimé (par 1M tokens)

Coût d'entrée $0.000000

Coût de sortie $0.000000

Tout le traitement se passe dans votre navigateur. Aucun texte n'est envoyé à un serveur.

Exemples d'Utilisation

Vérification du Coût du Prompt

Collez votre prompt système ou message utilisateur pour voir combien de tokens il utilise et ce qu'il coûtera sur différents modèles IA.

Budget de Conversation

Estimez les tokens totaux d'une conversation multi-tours pour planifier votre utilisation API et rester dans le budget.

Analyse de Documents

Vérifiez si un long document tient dans la fenêtre de contexte du modèle et calculez le coût de traitement avant de l'envoyer.

Fonctionnalités

Comptage en Temps Réel

Le comptage de tokens et les coûts se mettent à jour instantanément pendant la frappe, sans clic nécessaire

Estimation des Coûts

Coûts d'entrée et de sortie calculés pour chaque modèle supporté selon les tarifs officiels

Support Multi-Modèles

GPT-4o, GPT-4o mini, GPT-3.5, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku, Llama 3.1 70B, Gemini 1.5 Flash

Confidentialité Prioritaire

Tout le traitement est local dans votre navigateur. Vos prompts ne quittent jamais votre appareil

Comment Utiliser?

Sélectionnez un Modèle

Choisissez le modèle IA que vous prévoyez d'utiliser dans le menu déroulant. Les prix se mettent à jour automatiquement.

Entrez votre Texte

Tapez ou collez votre prompt ou document. Le comptage de tokens et l'estimation des coûts se mettent à jour en temps réel.

Examinez les Résultats

Vérifiez le comptage de tokens, de caractères, de mots et les coûts estimés d'entrée/sortie dans le panneau statistiques.

Questions Fréquemment Posées

Les modèles de langage IA ne traitent pas le texte caractère par caractère ou mot par mot — ils découpent le texte en tokens, qui sont des segments de caractères qui apparaissent fréquemment ensemble. Les mots courants comme "the" ou "and" sont généralement un seul token. Les mots moins courants peuvent être divisés en plusieurs tokens : "tokenization" pourrait devenir ["token", "ization"]. Les nombres, la ponctuation et les espaces consomment également des tokens. Une règle approximative utile : 1 token correspond à environ 4 caractères ou 0,75 mots en anglais. Le texte non anglais et le code ont tendance à utiliser plus de tokens par mot car ils sont divisés selon des frontières différentes par le tokenizer.

La fenêtre de contexte est le nombre maximum de tokens qu'un modèle d'IA peut traiter dans une seule interaction — incluant à la fois votre entrée (prompt + historique de conversation + documents) et la sortie du modèle. Limites courantes : GPT-4o prend en charge 128K tokens, Claude 3.5 Sonnet prend en charge 200K tokens, Gemini 1.5 Flash prend en charge 1M tokens. Si votre entrée dépasse la fenêtre de contexte, l'API renvoie une erreur. Pour les longues conversations ou l'analyse de documents, suivre l'utilisation des tokens évite d'atteindre ces limites de manière inattendue. Cet outil montre combien de tokens votre texte utilise afin que vous puissiez planifier en conséquence.

Le compteur utilise un algorithme d'approximation de type BPE (Byte Pair Encoding) qui imite fidèlement le fonctionnement des principaux tokenizers de modèles. Les résultats se situent généralement à 1-5 % de la précision exacte des tokenizers officiels. Pour des comptes précis, utilisez la bibliothèque tiktoken d'OpenAI (pour les modèles GPT), ou la méthode endpoint/SDK de tokenize pour Claude. Pour les besoins d'estimation de coût et de planification de fenêtre de contexte, cette approximation est suffisamment fiable pour la prise de décision.

Les API des modèles d'IA facturent séparément les tokens d'entrée (tout ce que vous envoyez au modèle : système prompt, historique de conversation, documents, message utilisateur) et les tokens de sortie (la réponse du modèle). Les tokens de sortie sont généralement 2 à 5 fois plus chers que les tokens d'entrée. Par exemple, GPT-4o facture environ 2,50 $ par million de tokens d'entrée et 10 $ par million de tokens de sortie. Cela est important pour l'optimisation : réduire la longueur du système prompt (entrée) a un effet multiplicateur sur chaque appel API, tandis que générer des réponses plus courtes (sortie) permet d'économiser les tokens les plus coûteux.

Stratégies clés : raccourcissez votre système prompt (il est envoyé avec chaque appel API, donc chaque token économisé se multiplie sur tous les appels) ; résumez l'historique des conversations longues au lieu d'envoyer la transcription complète ; utilisez le chunking pour les grands documents (divisez et traitez séparément) ; supprimez les exemples redondants des prompts few-shot ; utilisez des prompts plus spécifiques qui nécessitent moins de suivis de clarification ; et choisissez un modèle à coût inférieur pour les tâches simples (GPT-4o mini ou Claude Haiku sont 10 à 20 fois moins chers que leurs homologues phares).

Chaque famille de modèles utilise un tokenizer différent entraîné sur des données différentes avec des tailles de vocabulaire différentes. Les modèles GPT utilisent tiktoken avec cl100k_base (pour GPT-4) ou o200k_base (pour GPT-4o). Claude utilise son propre tokenizer. Llama 3 utilise un vocabulaire différent. La même phrase en anglais peut produire 100 tokens dans un tokenizer et 95 dans un autre. Le code, les URL et le texte non anglais ont tendance à montrer des différences plus importantes entre les tokenizers. Cet outil fournit une approximation raisonnable pour tous les modèles pris en charge.

Le texte anglais bénéficie d'une tokenisation hautement optimisée car les données d'entraînement étaient majoritairement en anglais. Le texte non anglais, en particulier les écritures non latines comme le chinois, le japonais, l'arabe et le coréen, nécessite généralement plus de tokens par caractère parce que le vocabulaire couvre moins de combinaisons. Un caractère chinois peut être son propre token ou être divisé en plusieurs tokens d'octets UTF-8. En pratique, cela signifie que les prompts non anglais sont 2 à 4 fois plus chers par caractère que les prompts anglais équivalents. C'est une limitation connue de la tokenisation actuelle sur laquelle les fournisseurs de modèles travaillent activement.

Non. Tout le comptage de tokens et le calcul des coûts se déroulent entièrement dans votre navigateur à l'aide de JavaScript. Vos prompts, documents et textes de conversation ne quittent jamais votre appareil. Vous pouvez sans crainte compter les tokens pour des prompts professionnels sensibles, du contenu propriétaire ou tout ce que vous ne souhaiteriez pas partager avec l'extérieur.

Qu'est-ce qu'un Compteur de Tokens IA?

Un compteur de tokens IA estime combien de tokens un texte consommera lorsqu'il sera envoyé à un grand modèle de langage (LLM). Les tokens sont les unités de base que les modèles IA comme GPT-4o et Claude utilisent pour traiter le texte — environ 4 caractères ou 0,75 mots par token en anglais. Connaître votre comptage de tokens avant un appel API vous permet de prédire les coûts, d'éviter les limites de fenêtre de contexte et d'optimiser vos prompts.

Pourquoi compter les tokens avant d'utiliser l'API?

Les coûts API pour les modèles IA sont facturés par token. Un long prompt système ou un grand document peut consommer des milliers de tokens et impacter considérablement votre facture mensuelle. En comptant les tokens à l'avance, les développeurs et les entreprises peuvent éliminer les mots inutiles, diviser les longs documents en morceaux et choisir le modèle le plus rentable pour chaque tâche. Cet outil montre à la fois les coûts d'entrée et de sortie, car les tokens de sortie sont généralement 2 à 3 fois plus chers que les tokens d'entrée.

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Comptez les caractères, mots, phrases, paragraphes et lignes instantanément

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