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Compteur de Tokens
Estimez le nombre de tokens de votre texte pour les modèles IA.
Comment Utiliser
1
Entrez ou collez votre texte.
2
Cliquez sur "Compter les Tokens".
3
Voyez les tokens, l'estimation du coût et l'utilisation du contexte.
Texte
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À Propos de Cet Outil
Que sont les Tokens ?
Les tokens sont les unités de base que les modèles IA utilisent pour traiter le texte. Un token peut être un mot, une partie de mot ou de la ponctuation. L'anglais a en moyenne ~4 caractères par token.
Comment ça Fonctionne ?
L'outil estime les tokens en utilisant le ratio ~4 car./token. GPT-4 supporte 128K tokens de contexte. Les coûts sont calculés selon la tarification d'OpenAI.
Utilisations Courantes
- Estimer les coûts API avant d'envoyer des requêtes
- Vérifier si le texte rentre dans les limites de contexte du modèle
- Optimiser les prompts pour l'efficacité
- Comparer les nombres de tokens entre différents textes
- Gérer les budgets de tokens dans les applications
Astuce : L'arabe et les langues asiatiques utilisent plus de tokens par mot que l'anglais. GPT-4 Turbo coûte 10$/1M tokens d'entrée.
Sources et Références
- Tokenizer OpenAI — L'outil officiel d'OpenAI pour un comptage précis des tokens
- Tarification OpenAI — Détails des prix pour l'utilisation des tokens des différents modèles
Questions Fréquemment Posées
Un token est la plus petite unité de texte qu'un modèle IA traite. Il peut s'agir d'un mot, d'une partie de mot ou d'un signe de ponctuation.
GPT-4 Turbo supporte jusqu'à 128 000 tokens de contexte, soit environ l'équivalent d'un livre de 300 pages.
GPT-4 Turbo coûte ~10$ par million de tokens d'entrée et ~30$ par million de tokens de sortie. Les coûts varient selon le modèle.
Les deux modèles utilisent une tokenisation similaire (encodage BPE), mais GPT-4 Turbo supporte jusqu'à 128K tokens de contexte tandis que GPT-3.5 Turbo supporte 16K. La méthode de comptage de tokens est similaire mais les coûts et limites de contexte diffèrent significativement.
Vous pouvez réduire les tokens en écrivant de manière concise, en supprimant les espaces superflus, en utilisant des abréviations, en évitant les répétitions, et en structurant efficacement les prompts. Pour le code, la minification réduit significativement le nombre de tokens.
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