Tous les outils qui promettent d'alléger la facture d'un agent IA affichent un chiffre impressionnant : « ce fichier fond de 80 % », « 90 % de tokens en moins ». Ces chiffres sont réels, et ils ne disent presque jamais ce qui arrive à votre facture.
THOL est un banc d'essai public construit pour répondre à cette seule question. Il confie à un agent IA les mêmes travaux encore et encore, sans outil puis avec chaque optimiseur de tokens, et compare ce qu'a coûté chaque session entière. Cette page explique comment il fonctionne, montre ce qu'il a trouvé et vous dit comment le lire. Les données brutes et le protocole complet sont publics : les liens sont en fin de page.
THOL en une minute
THOL signifie Token-Harness Optimizer Leaderboard. En une phrase : mêmes travaux, même agent, même modèle, avec et sans chaque outil, de nombreuses fois, et la facture de la session entière à la fin.
| Agent | Claude Code 2.1.206, sans interface |
| Modèle | Claude Sonnet 4.6, le même pour chaque essai |
| Travaux | 17 tâches dont la bonne réponse est connue à l'avance |
| Répétitions | 10 essais par tâche et par outil : 170 essais par outil |
| Outils comparés | 12 optimiseurs de tokens, plus l'agent sans outil |
| Ce qui est mesuré | Le travail est-il réussi, et combien a coûté toute la session |
Le résultat que Tokenade en cite : sur les longues sessions, Tokenade rend une session 39 % moins chère que le même agent sans outil. C'est le seul chiffre Tokenade que ce site utilise.
D'où vient vraiment la facture d'un agent IA
Pour comprendre pourquoi THOL mesure des sessions entières, regardez ce que l'agent envoie au modèle. À chaque étape, il renvoie toute la conversation depuis le début : votre demande, chaque fichier lu, chaque résultat de commande. Puis il reçoit une réponse courte, et recommence.
| Conversation renvoyée | l'historique renvoyé à chaque étape | 91,2 % |
|---|---|---|
| Nouvelle entrée | ce qui est nouveau à cette étape | 6,7 % |
| Réponses du modèle | ce que le modèle écrit | 2,1 % |
Part des tokens sur les 7 longues tâches, Claude Code sans optimiseur. Source : THOL, results.json, 2026.
Neuf tokens sur dix sont de l'historique renvoyé. Voilà pourquoi un log de build de 600 lignes coûte cher : l'agent ne le paie pas une fois, il le paie à chaque étape suivante. Et voilà pourquoi réduire un message dit peu de chose : ce qui compte, c'est ce qui reste dans la conversation et le nombre d'étapes dont l'agent a besoin.
Pourquoi « ce fichier fond de 80 % » est le mauvais chiffre
Un taux de compression décrit un seul message, souvent choisi pour être flatteur. Une session, c'est autre chose. Si un outil réduit trop la sortie, l'agent ne trouve plus ce qu'il lui faut : il relit le fichier, relance la commande, ajoute des étapes. Chaque étape de plus renvoie toute la conversation. L'« économie » peut finir par coûter plus qu'elle n'a rapporté.
Un outil ajoute aussi son propre poids : des instructions chargées dans l'agent, des descriptions d'outils envoyées à chaque étape. Un pourcentage par fichier ignore tout cela. La facture de fin de session, non.
Comment se déroule un essai THOL
- 1Ordinateur propre
Dossier personnel et espace de travail jetables : rien de l'essai précédent, rien de la machine hôte.
- 2Outil installé
Exactement comme le dit sa propre documentation, ou rien du tout pour la référence sans outil.
- 3Même travail
La même demande et les mêmes fichiers de départ pour chaque outil.
- 4L'agent travaille
Claude Code, avec le modèle figé, fait le travail seul.
- 5Réponse vérifiée
Un programme compare le résultat à une bonne réponse que l'agent ne voit jamais.
- 6Facture relevée
Coût total de la session, tokens par type, étapes, durée.
Un essai raté ne compte jamais comme une économie : un outil qui rend les sessions bon marché en les faisant échouer ne gagne pas.
Les 17 travaux
Les tâches mêlent le travail de programmation courant (corriger des bugs, ajouter des fonctionnalités, refactorer, migrer, comprendre un code inconnu) et des travaux qui ne sont pas du code : retrouver une ligne dans un gros log, rédiger un rapport à partir d'un PDF, auditer le SEO d'un site, faire une recherche web sur des projets open source. Sept d'entre elles sont « longues » : l'agent seul consomme plus de 200 000 tokens pour les terminer.
| Tâche | Type de travail | Tokens, agent sans outil | Longue session |
|---|---|---|---|
| web-research-oss-inventory | Recherche web | 1 253 740 | ✓ |
| code-debug-cascade-py | Débogage (Python) | 689 671 | ✓ |
| code-debug-pipeline-py | Débogage (Python) | 463 241 | ✓ |
| code-settings-inventory-django | Comprendre un code (Django) | 412 738 | ✓ |
| code-debug-ledger-py | Débogage (Python) | 373 018 | ✓ |
| code-feature-validate-py | Ajout de fonctionnalité (Python) | 240 760 | ✓ |
| code-overview-cobra | Comprendre un code (Go) | 213 742 | ✓ |
| report-pdf | Rapport à partir d'un PDF | 197 564 | |
| code-feature-js | Ajout de fonctionnalité (JavaScript) | 193 747 | |
| code-migration-py | Migration (Python) | 169 042 | |
| seo-audit | Audit SEO | 161 533 | |
| code-migration-py-xl | Migration, plus grosse (Python) | 150 740 | |
| code-iterate-tests | Faire passer des tests | 146 833 | |
| code-refactor-split-py | Refactoring (Python) | 145 496 | |
| code-bugfix-py | Correction de bug (Python) | 116 597 | |
| log-needle-zh | Retrouver une ligne dans un log | 101 135 | |
| code-comprehension-django | Comprendre un code (Django) | 95 346 |
Pourquoi isoler les longues sessions ? Sur un travail rapide, il n'y a presque rien à alléger : tous les outils restent proches de l'agent seul et seul le coût fixe de chaque outil apparaît. Les longues sessions, c'est là que se trouvent le vrai travail et les vraies factures.
Même travail, facture différente
Voici un détail que la plupart des benchmarks oublient : même sans aucun outil, refaire deux fois le même travail ne coûte pas la même chose. L'agent prend un autre chemin, lit d'autres fichiers, fait plus ou moins d'étapes.
| debug-cascade | 57,3 % | |
|---|---|---|
| overview-cobra | 47,2 % | |
| settings-inventory | 46,2 % | |
| debug-ledger | 39,1 % | |
| feature-validate | 20,1 % | |
| debug-pipeline | 13,5 % | |
| web-research | 13,3 % |
Écart typique du coût d'une session autour de sa moyenne sur 10 essais (coefficient de variation). Source : THOL, results.json, 2026.
C'est pour cela que THOL refait tout dix fois et publie cet écart : un petit écart entre deux outils peut relever du hasard. Seule une différence plus grande que ce bruit naturel a un sens.
Le résultat sur les longues sessions
Pour chaque tâche, THOL divise le coût avec l'outil par le coût sans outil, puis fait la moyenne de ces rapports sur les tâches, d'une façon qui empêche une tâche atypique de tout fausser (une moyenne géométrique). Le graphique montre le résultat comme une variation du coût d'une session : sous zéro, c'est moins cher ; au-dessus, plus cher.
| Tokenade | mesurablement moins cher | -39 % |
|---|---|---|
| edgee | pas de différence mesurable | -14,7 % |
| caveman | pas de différence mesurable | -13,6 % |
| claude-token-efficient | pas de différence mesurable | -11,6 % |
| code-review-graph | pas de différence mesurable | -8,5 % |
| codegraph | pas de différence mesurable | -7,6 % |
| squeez | pas de différence mesurable | -6,9 % |
| ponytail | pas de différence mesurable | -3,5 % |
| graphify | pas de différence mesurable | -3,3 % |
| rtk | pas de différence mesurable | +7,1 % |
| lean-ctx | pas de différence mesurable | +10,3 % |
| headroom | mesurablement plus cher | +52,8 % |
7 longues tâches (plus de 200 000 tokens), 70 essais par outil, Claude Code 2.1.206 avec Claude Sonnet 4.6. « Pas de différence mesurable » : l'écart reste dans le bruit d'un essai à l'autre. Source : THOL, 2026.
Comment le lire :
- Un outil est mesurablement moins cher. Sur les longues sessions, Tokenade ressort 39 % moins cher que l'agent seul, un écart bien au-delà du bruit.
- La plupart des outils ne changent rien de mesurable. Leur barre penche d'un côté ou de l'autre, mais l'écart reste dans la variation naturelle d'un essai à l'autre : avec ces 70 essais, on ne pourrait pas dire à la facture s'ils étaient installés.
- Un outil rend les sessions plus chères. Compresser chaque message n'est pas gratuit si l'agent doit ensuite travailler davantage.
Ce que vous verrez vraiment
Les 39 % sont un chiffre de coût de session, mesuré sur les longues sessions. Sur un travail long en plusieurs étapes, attendez-vous à l'effet le plus fort. Sur une question rapide, à un effet faible : il y a peu à retirer.
Ce n'est pas un taux de compression sur un fichier : il ne se compare pas aux pourcentages par fichier affichés ailleurs. Eux décrivent un message, celui-ci décrit la facture.
Comment Tokenade compte vos propres économies
THOL mesure Tokenade en laboratoire. Sur votre ordinateur, Tokenade tient son propre registre : chaque fois qu'il modifie ce qui part vers le modèle, il note la taille avant, la taille après et la différence. Les tokens sont comptés sur votre machine ; aucun texte n'est envoyé nulle part pour être compté.
Trois corrections gardent ce chiffre honnête :
- Seules les vraies économies sont comptées. Une modification qui n'économise rien, ou qui ajoute du texte, compte pour zéro.
- Une économie est plafonnée à ce que votre agent aurait vraiment montré au modèle. Les agents coupent déjà eux-mêmes les très gros résultats ; compter toute la taille brute surestimerait le gain.
- Ce que Tokenade ajoute est déduit. Les courtes instructions qu'il donne à votre agent sont retranchées des économies.
Ce qui ne se mesure pas exactement, comme le fichier entier que l'agent n'a pas eu à lire, va dans une estimation à part, affichée à côté du total mesuré et jamais ajoutée à lui. La méthode complète est dans comment les économies sont mesurées.
Qui fait tourner THOL, et pourquoi lui faire confiance
THOL est maintenu par l'auteur de Tokenade, Paul Irolla : il n'est donc pas indépendant, et cette page ne prétend pas le contraire. Le conflit d'intérêts est traité par la construction du test :
- chaque outil passe par le même banc d'essai, installé exactement comme le dit sa documentation ;
- les vérificateurs sont figés avant tout essai et jugent le travail, pas l'outil ;
- l'agent sans outil est testé comme n'importe quelle autre entrée ;
- chaque essai, y compris ceux qui ne sont pas favorables à Tokenade, est publié sans retouche.
Il est reproductible plutôt qu'indépendant : tout le monde peut le relancer et comparer.
Vérifiez vous-même
- Le classement en ligne : leaderboard THOL
- Les données agrégées derrière chaque graphique de cette page : results.json
- Le protocole complet, le harnais et les étapes de reproduction : dépôt THOL sur GitHub (le benchmark est open source, MIT)
Citer ce benchmark
Irolla, P. (2026). Token-Harness Optimizer Leaderboard (THOL): an end-to-end benchmark of coding-agent token optimizers.
author = {Irolla, Paul},
title = {Token-Harness Optimizer Leaderboard (THOL): an end-to-end benchmark of coding-agent token optimizers},
year = {2026},
howpublished = {\url{https://pi-infected.github.io/token-harness-optimizer-leaderboard/}},
note = {Explained: https://tokenade.net/fr/thol}
}
FAQ
Pourquoi seulement les longues sessions ?
Sur les travaux courts, il n'y a presque rien à alléger : tous les outils restent proches de l'agent seul et la comparaison ne montre que le coût fixe de chaque outil. Les longues sessions, au-delà de 200 000 tokens, sont là où se trouve la facture.
Pourquoi un outil au gros taux de compression ne gagne-t-il pas ?
Parce que la facture vient de la session entière. Si la sortie compressée oblige l'agent à relire ou à ajouter des étapes, chaque étape renvoie la conversation et l'économie disparaît.
Un essai raté compte-t-il ?
Non. Seuls les essais réussis sont comparés : un outil ne peut pas paraître bon marché en faisant abandonner l'agent.
Tokenade est-il open source comme THOL ?
Non. THOL, le benchmark, est open source (MIT). Tokenade, le produit, ne l'est pas.
Réduisez la facture de tokens de votre agent IA.
Classé n°1 au Token-Harness Optimizer Leaderboard. Zéro config.
Tokenade réduit la facture de tokens des agents IA : une installation, zéro config, et il allège ce que votre agent envoie au modèle.