Compteur de Tokens

Estimez le nombre de tokens dans les modèles d'IA avec tarifs des principaux LLM

Texte d'entrée

Statistiques

Nombre de tokens0
Caractères0
Caractères chinois0
Mots (Est.)0
Ratio Caractères/Token0

Coût estimé

Tokens d'entrée0
Tokens de sortie1,000
Coût total$0.0100

$2.50 par 1M tokens d'entrée
$10.00 par 1M tokens de sortie

Qu'est-ce qu'un Token?

Un token est l'unité de base du traitement de texte dans les modèles d'IA. Les modèles divisent le texte en segments plus petits appelés tokens.

Différents modèles utilisent différents algorithmes de tokenisation. DeepSeek et d'autres modèles sont optimisés pour le chinois.

Comment utiliser

Opérations de base

  1. Entrez ou collez du texte dans la zone d'entrée
  2. Sélectionnez le modèle d'IA cible (GPT-4, Claude, Gemini, etc.)
  3. Consultez l'estimation de tokens dans le panneau droit
  4. Définissez la longueur de sortie estimée pour calculer les coûts

Règles de tokenisation

  • Série GPT: ~4 caractères anglais = 1 token, ~1.5 caractères chinois = 1 token
  • Série Claude: Similaire à GPT avec légères différences
  • Série DeepSeek: Optimisé pour chinois, ~2 caractères = 1 token
  • Caractères spéciaux, ponctuation et sauts de ligne consomment aussi des tokens
  • Texte structuré comme code et JSON a une densité de tokens plus élevée

Questions fréquentes

Q: Pourquoi l'estimation diffère des résultats de l'API?

A: Cet outil utilise des algorithmes d'approximation. Utilisez les estimations comme référence.

Q: Quelle est la différence entre tokenisation chinoise et anglaise?

A: Les mots anglais moyennent 4 caractères par token, caractères chinois dans GPT ~1.5, DeepSeek ~2.

Q: Comment réduire l'utilisation de tokens?

A: Simplifiez les prompts, supprimez les informations redondantes et utilisez des expressions plus concises.

Q: Quelle est la relation entre tokens et caractères?

A: Le texte anglais a typiquement un ratio de 3-5 caractères par token, chinois dans GPT 0.5-1.5.

Q: Les différents modèles comptent les tokens de la même manière?

A: Non. Chaque modèle a son propre tokeniseur et vocabulaire.