Compteur de Tokens IA

Les modèles de langage ne lisent pas des mots mais des tokens. La facture d’API, les limites d’usage et la fenêtre de contexte se mesurent en tokens : savoir combien en contient un prompt ou un document vous dit ce qu’il coûtera et s’il tiendra. Ce compteur donne le nombre exact pour les modèles OpenAI, une estimation clairement signalée pour les autres, et le coût d’une requête aux prix publiés par chaque fournisseur.

Comment utiliser le compteur de tokens

1. Choisissez le modèle que vous allez appeler.
2. Collez votre prompt, document ou conversation, ou cliquez sur Essayer un exemple.
3. Lisez le nombre de tokens, de mots, de caractères et de tokens par mot. L’étiquette sous le nombre indique s’il est exact ou une ≈ estimation.
4. Indiquez combien de tokens vous attendez en réponse pour voir le coût en entrée, en sortie et le total de la requête.
5. Cochez Afficher le découpage du texte en tokens pour voir chaque token surligné.

Qu’est-ce qu’un token ?

Un token est un morceau de texte issu d’un vocabulaire fixe avec lequel le modèle a été entraîné. Les mots anglais courants tiennent souvent en un seul token ; les mots rares, les noms propres, les nombres, le code et la plupart des autres langues sont découpés en plusieurs morceaux. Concrètement, un texte français demande nettement plus de tokens que le même contenu en anglais.

Chaque fournisseur a son propre tokeniseur : le même texte donne des chiffres différents selon le modèle. OpenAI publie ses encodages, c’est pourquoi le compte est exact ici pour les modèles que tiktoken associe à o200k_base. Anthropic, Google et les autres ne publient pas ceux de leurs modèles actuels : pour eux, l’outil estime avec o200k_base et marque le résultat d’un « ≈ ».

Les tokens comptent à trois endroits : le coût (on paie par million de tokens en entrée et en sortie), les limites (la fenêtre de contexte plafonne entrée plus sortie) et la vitesse (une longue réponse prend plus de temps). Certains fournisseurs facturent plus cher le token au-delà d’une certaine taille de prompt ; si c’est le cas pour votre texte, l’outil le signale et applique ce tarif.

Questions fréquentes

Le nombre de tokens est-il exact ?

Pour les modèles OpenAI que la bibliothèque tiktoken associe à l’encodage o200k_base, oui : c’est le même tokeniseur. Pour les autres, il n’existe pas de tokeniseur public ; le chiffre est donc une estimation faite avec o200k_base, signalée par « ≈ ». Le nombre réel peut différer, surtout pour un texte non anglais ou du code.

Comment obtenir le nombre exact pour Claude ou Gemini ?

Avec le point d’accès de comptage du fournisseur : l’API d’Anthropic propose count_tokens et celle de Gemini countTokens. Ils renvoient le chiffre exact pour ce modèle, mais demandent une clé d’API et envoient votre texte au fournisseur, ce que cette page ne fait jamais.

Pourquoi un texte en français consomme-t-il plus de tokens qu’en anglais ?

Les tokeniseurs sont construits surtout à partir de données anglaises : les mots anglais tiennent plus souvent en un seul token. Les mots français, surtout longs ou accentués, sont découpés en plusieurs morceaux ; le même message coûte donc plus cher et remplit plus vite la fenêtre de contexte.

Le coût inclut-il le cache, les remises par lot ou les taxes ?

Non. Le calcul utilise les prix standard par token en entrée et en sortie publiés sur la page tarifaire officielle de chaque fournisseur, plus la tranche pour prompts longs si elle s’applique. Le cache de prompts, le traitement par lot ou les tarifs régionaux peuvent modifier la facture réelle.

Mon texte est-il envoyé quelque part ?

Non. La tokenisation se fait dans votre navigateur, en JavaScript. Le vocabulaire du tokeniseur est téléchargé une fois depuis ce site ; votre texte ne quitte jamais votre appareil.