Qu'est-ce que ChatGPT Token Counter?
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Le compteur de jetons ChatGPT estime le nombre de jetons dans un texte donné et calcule le coût de l'API associé pour les modèles OpenAI, notamment GPT-4o, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo et autres LLM. Les jetons sont l'unité fondamentale du traitement de texte dans les grands modèles de langage : ce ne sont pas des caractères ou des mots, mais des unités de sous-mots comptant généralement en moyenne environ 4 caractères ou 0,75 mot par jeton en anglais. Comprendre le nombre de jetons est essentiel pour la gestion des coûts des API, l'ingénierie rapide et le respect des limites de la fenêtre de contexte du modèle. GPT-4o prend en charge une fenêtre contextuelle de jeton de 128 Ko, ce qui signifie qu'une seule conversation peut inclure environ 96 000 mots d'entrée et de sortie combinées. Étant donné que la facturation des API est basée sur le nombre de jetons avec des tarifs distincts pour les jetons d'entrée et de sortie, une estimation précise des jetons a un impact direct sur les budgets de développement et les coûts des applications.
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Formule
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Nombre de jetons (approximatif) = Nombre de caractères / 4 ou Nombre de mots / 0,75. Coût de l'API = (Jetons d'entrée / 1 000 000) x Prix d'entrée par million + (Jetons de sortie / 1 000 000) x Prix de sortie par million.Légende des variables
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| Symbole | Nom | Unité | Description |
|---|---|---|---|
| T | Nombre de jetons | tokens | Nombre de jetons dans le texte d'entrée ou de sortie, tel que déterminé par le tokenizer du modèle (par exemple, cl100k_base pour GPT-4) |
| C | Nombre de caractères | characters | Nombre total de caractères dans le texte — environ 4 caractères par jeton en anglais |
| Pi | Prix d'entrée | USD per 1M tokens | Coût par million de jetons d'entrée (invite) pour le modèle sélectionné |
| Po | Prix de sortie | USD per 1M tokens | Coût par million de jetons de sortie (achèvement) pour le modèle sélectionné – généralement 2 à 4 fois plus élevé que le prix des intrants |
| W | Fenêtre contextuelle | tokens | Nombre maximal de jetons d'entrée et de sortie combinés pris en charge par le modèle dans une seule requête |
Comment ChatGPT Token Counter
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- 1Collez ou saisissez votre texte dans le champ de saisie du compteur de jetons : l'outil le traite en temps réel.
- 2Le compteur estime le nombre de jetons en utilisant l'approximation d'environ 4 caractères par jeton (ou utilise le tokenizer cl100k_base réel pour des décomptes précis).
- 3Sélectionnez le modèle d'IA que vous prévoyez d'utiliser – GPT-4o, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Claude 3, etc. – car les prix diffèrent considérablement.
- 4Le calculateur applique la tarification par million de jetons du modèle à votre nombre de jetons d'entrée et à votre nombre estimé de jetons de sortie.
- 5Le coût total de l'API est calculé : (Jetons d'entrée x Taux d'entrée) + (Jetons de sortie x Taux de sortie).
- 6L'outil indique également la quantité de fenêtre contextuelle du modèle consommée par votre invite, vous aidant ainsi à respecter les limites.
- 7Pour les opérations par lots, multipliez le coût par requête par le nombre d'appels d'API pour estimer le coût total du projet.
Exemples résolus
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200 mots / 0,75 = ~267 jetons saisis. Aux tarifs GPT-4o (2,50 $/1 M d'entrée, 10,00 $/1 M de sortie) : coût d'entrée = 267/1 M x 2,50 $ = 0,00067 $, coût de sortie = 267/1 M x 10,00 $ = 0,00267 $. Total par demande = 0,00334 $. Avec 10 000 interactions clients/mois, le coût total est d’environ 33,40 $.
10 000 mots / 0,75 = ~13 333 jetons d'entrée. 500 mots / 0,75 = ~667 jetons de sortie. Coût des intrants : 13 333/1 M x 2,50 $ = 0,0333 $. Coût de sortie : 667/1 M x 10,00 $ = 0,00667 $. Total = ~0,04 $ par document. Résumer 1 000 documents coûterait environ 40 $.
GPT-3.5 Turbo : (1 000/1 M x 0,50 $) + (500/1 M x 1,50 $) = 0,0005 $ + 0,00075 $ = 0,00125 $. GPT-4o : (1 000/1 M x 2,50 $) + (500/1 M x 10,00 $) = 0,0025 $ + 0,005 $ = 0,0075 $. GPT-4o est 6 fois plus cher par requête, mais offre une qualité de raisonnement et de suivi des instructions nettement meilleure.
Jetons d'entrée quotidiens : 500 x 100 000 = 50 M. Jetons de sortie quotidienne : 300 x 100 000 = 30 M. Coût des intrants : 50 M/1 M x 0,15 $ = 7,50 $. Coût de sortie : 30 M/1 M x 0,60 $ = 18,00 $. Total quotidien = 25,50 $, mensuel = ~ 765 $. Le GPT-4o mini est conçu pour les applications à grand volume où la rentabilité compte plus que la capacité de raisonnement maximale.
Applications pratiques
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Prévision du budget de l'API : les développeurs estiment les coûts mensuels de l'API OpenAI en fonction des volumes de requêtes attendus, de la durée moyenne des invites et de la sélection de modèles pour définir les budgets d'ingénierie.
Optimisation des invites : les ingénieurs mesurent le nombre de jetons de différentes conceptions d'invites pour trouver les formulations les plus rentables qui maintiennent la qualité des résultats.
Modélisation des coûts des chatbots : les équipes produit calculent les coûts par conversation pour les chatbots IA afin de déterminer les prix, les marges et s'il convient d'utiliser des modèles moins chers pour des requêtes plus simples.
Pipelines de traitement de documents : les entreprises estiment le coût du traitement de gros corpus de documents (contrats, dossiers médicaux, dépôts légaux) via GPT-4 à des fins de résumé, d'extraction ou d'analyse.
Sélection du modèle : les responsables techniques comparent le coût par tâche entre différents modèles (GPT-4o contre Claude contre Gemini) pour choisir le modèle optimal pour chaque cas d'utilisation dans leur application.
Cas particuliers
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Texte non anglais et tokenisation multilingue
Les écritures non latines (chinois, japonais, coréen, arabe, hindi) consomment généralement 2 à 3 fois plus de jetons par mot que l'anglais, car le tokenizer a été principalement formé sur le texte anglais. Un texte chinois de 1 000 caractères pourrait utiliser entre 700 et 1 000 jetons, alors que la même longueur en anglais n'utiliserait que 250 jetons. Cela a un impact significatif sur le coût des applications multilingues.
Tokenisation du code
Le code source est souvent symbolisé différemment de la prose. Les mots-clés et la syntaxe courants de programmation sont généralement des jetons uniques, mais les noms de variables, les chaînes et les commentaires varient considérablement. L'indentation et les espaces consomment des jetons. Le code minifié utilise moins de jetons que le code formaté. Python tokenise généralement plus efficacement que les langages verbeux comme Java.
Jetons d'entrée mis en cache (mise en cache des invites)
OpenAI offre une réduction de 50 % sur les jetons d'entrée mis en cache pour GPT-4o et GPT-4o mini lorsque le même préfixe d'invite est réutilisé dans les appels d'API. Si l'invite de votre système (par exemple, 2 000 jetons) est identique d'une requête à l'autre, vous payez le plein tarif lors du premier appel et la moitié du prix lors des appels suivants pour ces jetons mis en cache. Cela peut réduire les coûts de 20 à 40 % pour les applications comportant de longues invites système.
Tarification du modèle OpenAI (2025)
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| Modèle | Entrée (par 1 million de jetons) | Sortie (par 1 million de jetons) | Fenêtre contextuelle |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | 2,50 $ | 10,00 $ | 128 000 jetons |
| GPT-4o mini | 0,15 $ | 0,60 $ | 128 000 jetons |
| GPT-4 Turbo | 10,00 $ | 30,00 $ | 128 000 jetons |
| GPT-3.5 Turbo | 0,50 $ | 1,50 $ | 16 000 jetons |
| o1 (raisonnement) | 15,00 $ | 60,00 $ | 200 000 jetons |
| o1-mini | 3,00 $ | 12,00 $ | 128 000 jetons |
| Claude 3.5 Sonnet (Anthropique) | 3,00 $ | 15,00 $ | 200 000 jetons |
| Gémeaux 1.5 Pro (Google) | 1,25 $ | 5,00 $ | 1 million de jetons |
Questions fréquentes
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Qu’est-ce qu’un jeton exactement ?
Un jeton est une unité de sous-mot utilisée par les LLM pour traiter le texte. Les mots courants comme « le » ou « et » sont des jetons uniques, tandis que des mots plus longs ou inhabituels peuvent être divisés en plusieurs jetons (par exemple, « crypto-monnaie » peut être « crypto » + « monnaie » = 2 jetons). En anglais, 1 jeton comporte en moyenne environ 4 caractères ou environ 0,75 mot. Les langues et les codes non anglais ont généralement des ratios de jetons par mot différents.
Pourquoi les jetons de sortie sont-ils plus chers que les jetons d’entrée ?
Les jetons de sortie (achèvement) nécessitent plus de calculs que les jetons d'entrée (invite), car le modèle doit générer chaque jeton de sortie de manière séquentielle, en effectuant un passage complet à travers le réseau neuronal pour chacun. Les jetons d'entrée peuvent être traités en parallèle. Cette asymétrie du coût de calcul se reflète dans la prime de prix 2 à 4 fois supérieure pour les jetons de sortie.
Quelle est la précision de l'estimation d'environ 4 caractères par jeton ?
L'approximation de 4 caractères est raisonnablement précise pour la prose anglaise standard (dans une fourchette de 10 à 15 %). Cependant, cela devient moins précis pour le code (qui peut utiliser 2 à 3 caractères par jeton en raison de symboles de syntaxe), les écritures non latines (le chinois/japonais peuvent utiliser 1 à 2 caractères par jeton) et la terminologie spécialisée. Pour des décomptes précis, utilisez la bibliothèque tiktoken d'OpenAI ou le tokenizer actuel.
Qu'est-ce que la fenêtre contextuelle et pourquoi est-elle importante ?
La fenêtre contextuelle correspond au nombre maximum de jetons (entrée + sortie combinées) qu'un modèle peut traiter en une seule requête. GPT-4o dispose d'une fenêtre de jetons de 128 Ko (~ 96 000 mots). Si votre saisie dépasse la fenêtre contextuelle, vous devez tronquer, résumer ou utiliser la génération augmentée par récupération (RAG). Le dépassement de la limite renvoie une erreur API.
Les invites du système et l’historique des conversations sont-ils pris en compte dans l’utilisation du jeton ?
Oui. Chaque appel d'API inclut l'invite système complète, tout l'historique des conversations et le nouveau message utilisateur en tant que jetons d'entrée. Dans un chatbot, l’historique des conversations s’allonge à chaque tour, donc les coûts augmentent à mesure que les conversations s’allongent. Mettez en œuvre des stratégies de troncature ou de résumé des conversations pour contrôler les coûts dans les applications multi-tours.
Comment le prix du GPT-4o se compare-t-il à celui de Claude et des autres modèles ?
À partir de 2025 : GPT-4o coûte 2,50 $/10,00 $ par million de jetons (entrée/sortie). Anthropic Claude 3.5 Sonnet coûte 3,00 $/15,00 $ par 1 M. Google Gemini 1.5 Pro coûte 1,25 $/5,00 $ par million. GPT-4o mini à 0,15 $/0,60 $ est l’option de modèle frontière la moins chère. Les prix changent fréquemment à mesure que les fournisseurs rivalisent sur le rapport coût-performance.
Erreurs courantes à éviter
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- !En supposant que 1 jeton = 1 mot — en anglais, 1 jeton équivaut à environ 0,75 mot (ou 1 mot = ~ 1,33 jetons), et ce rapport varie considérablement pour les autres langues.
- !Oubliant que l'historique des conversations accumule des jetons à chaque tour : une conversation de chatbot de 20 tours peut envoyer plus de 10 000 jetons d'entrée par requête, même si chaque message individuel est court.
- !Ne tient pas compte du coût du jeton d'invite du système, qui est inclus dans chaque appel d'API et peut être compris entre 500 et 2 000 jetons pour des instructions détaillées.
- !Comparaison des prix des modèles sans tenir compte des différences de qualité de sortie : GPT-4o mini est 17 fois moins cher que GPT-4o mais peut nécessiter plus de jetons pour obtenir le même résultat en raison d'une capacité de raisonnement inférieure.
- !En ignorant la tarification distincte des jetons d'entrée et de sortie, les jetons de sortie sont 2 à 4 fois plus chers, de sorte que les applications qui génèrent de longues réponses coûtent disproportionnellement plus.
Conseil Pro
Pour réduire les coûts des API sans sacrifier la qualité : (1) Utilisez GPT-4o mini pour des tâches simples telles que la classification et l'extraction, en réservant GPT-4o au raisonnement complexe. (2) Implémentez la mise en cache des invites pour obtenir 50 % de réduction sur les invites système répétées. (3) Définissez max_tokens pour éviter des sorties inopinément longues. (4) Résumez l’historique des conversations au lieu d’envoyer la transcription complète. Une application bien optimisée peut réduire les coûts de 60 à 80 % par rapport à une utilisation naïve d’API.
Le saviez-vous?
Le mot « tokenisation » dans l'IA a une curieuse double vie : dans le traitement du langage naturel, cela signifie diviser le texte en sous-mots, tandis qu'en cybersécurité, cela signifie remplacer les données sensibles par des espaces réservés non sensibles. Les deux significations impliquent la transformation d’informations en unités plus petites, mais à des fins complètement différentes. Le tokenizer cl100k_base d'OpenAI possède un vocabulaire d'exactement 100 256 jetons uniques.
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