Compteur de tokens
Collez texte ou code pour estimer le nombre de tokens dans les tokenizers Claude, GPT et Gemini. Tout tourne dans votre navigateur.
- GPT (o200k / cl100k)50
- Claude53
- Gemini47
Estimation. Le nombre exact dépend du tokenizer du modèle et du texte ; le code et les symboles tokenisent plus dense que la prose. Qu'est-ce qu'un tokenizer ?
Combien de tokens fait votre texte ?
En anglais courant, comptez environ 0,75 mot par token — soit à peu près 1 300 tokens pour 1 000 mots. Le français est un peu plus dense (accents et mots plus longs se découpent davantage), et le code l'est nettement plus : accolades, indentation et noms de variables produisent beaucoup de tokens pour peu de caractères. C'est pourquoi un fichier source de 200 lignes coûte souvent plus cher qu'une page de prose de même taille.
Pourquoi Claude, GPT et Gemini ne donnent pas le même compte
Chaque famille de modèles a son propre tokenizer, entraîné sur un corpus différent. Un mot fréquent dans les données d'entraînement d'un modèle sera un seul token chez lui et deux ou trois chez un autre. Les écarts restent modestes sur de la prose anglaise, mais se creusent sur le code, les langues autres que l'anglais et les identifiants inhabituels. Prenez donc le chiffre affiché comme une estimation solide, pas comme une facture.
Ce que ces tokens coûtent
Les API facturent au million de tokens, avec un tarif de sortie environ cinq fois supérieur à celui d'entrée. Mais dans une session d'agent de code, le trafic est très majoritairement entrant — fichiers lus, sorties de commandes, et toute la conversation rejouée à chaque tour. C'est donc le volume d'input qui fixe la facture, même au tarif le plus bas.
Le détail des tarifs par modèle est dans le prix de Claude Code, et les leviers pour envoyer moins de tokens dans comment réduire l'usage des tokens.
Questions fréquentes
- Le compte est-il exact ?
- C'est une estimation. Le nombre exact de tokens dépend du tokenizer du modèle (BPE) et du texte précis. Le code et les symboles produisent plus de tokens par caractère que la prose, ce dont l'outil tient compte.
- Quelle est la différence entre tokens et mots ?
- Un token est un fragment de texte — souvent un mot, parfois une partie de mot ou un signe de ponctuation. En anglais, comptez environ 0,75 mot par token ; en code, c'est plus dense.
- Mes données sont-elles envoyées quelque part ?
- Non. Tout le calcul se fait dans votre navigateur. Rien n'est téléversé ni stocké.
- Pourquoi le nombre de tokens compte-t-il ?
- Les API LLM facturent au token et chaque modèle a une fenêtre de contexte limitée. Moins de tokens = facture plus basse et plus de marge avant de saturer le contexte. Tokenade réduit automatiquement les tokens de votre agent de code.
- Combien de tokens font 1 000 mots ?
- Environ 1 300 tokens en anglais courant, un peu plus en français. Pour du code la densité monte nettement : comptez plutôt 1 token pour 3 caractères. Collez votre texte ci-dessus pour obtenir le chiffre réel.
- Ce compteur donne-t-il le même résultat que la facturation officielle ?
- Il en est très proche mais pas identique : les fournisseurs facturent sur le tokenizer exact de la version appelée, et ajoutent les tokens du system prompt et du formatage des messages, invisibles ici. Utilisez ce chiffre pour dimensionner et comparer, pas pour réconcilier une facture au centime.
- Pourquoi mon agent consomme-t-il autant alors que je n'ai écrit que trois lignes ?
- Parce que vous n'êtes pas facturé sur ce que vous tapez. Un tour d'agent transporte les fichiers lus, les sorties de commandes, les manifestes d'outils MCP et toute la conversation précédente, rejouée à chaque tour puisque le modèle est sans état.
- Comment réduire le nombre de tokens ?
- Envoyez au modèle moins de ce dont il n'avait pas besoin : récupération ciblée au lieu de lectures de fichiers entiers, filtrage des sorties verbeuses, lecture de la structure avant les corps, et chargement des manifestes à la demande. C'est ce que Tokenade applique automatiquement.
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