Calculateur de tokens LLM : votre guide pour la mesure et la tarification du texte
June 04, 2025
Calculateur de Tokens pour LLM
Description du Projet
Le Calculateur de Tokens pour LLM est un outil en ligne conçu pour déterminer le nombre de "tokens" (unités lexicales) dans un texte donné, et ce pour différents grands modèles linguistiques (LLM), y compris ceux d'OpenAI (série GPT), Anthropic (série Claude) et Google (série Gemini). Il fournit également des informations tarifaires par million de tokens pour les entrées, les entrées mises en cache et les sorties, selon les modèles.
Mode d'emploi
- Rendez-vous sur le site web du Calculateur de Tokens.
- Saisissez ou collez votre texte dans la zone de texte prévue à cet effet.
- L'outil affichera automatiquement le nombre de tokens, de mots, de caractères (sans espaces) et le nombre total de caractères du texte.
- Vous pourrez également consulter les tarifs pour différents modèles de LLM par million de tokens, que ce soit pour les entrées, les entrées en cache ou les sorties.
Fonctionnalités Clés
- Calcul des tokens : Détermine précisément le nombre de tokens pour divers modèles de LLM.
- Statistiques de texte : Fournit le nombre de mots et de caractères (avec et sans espaces).
- Compatibilité multi-modèles : Prend en charge les modèles des principaux fournisseurs tels qu'OpenAI, Anthropic et Google.
- Informations tarifaires : Affiche les tarifs d'entrée, d'entrée en cache et de sortie par million de tokens pour les LLM pris en charge.
Utilisateurs Cibles
- Les développeurs travaillant avec les LLM.
- Les chercheurs et data scientists analysant du texte pour des applications LLM.
- Toute personne désireuse de comprendre la tokenisation et ses implications financières pour les différents modèles de LLM.
Liens du Projet
- Site Web : https://token-calculator.net/
Scénarios d'Application
- Estimation des coûts : Évaluer le coût financier lié à l'utilisation de différents LLM en fonction du volume de texte.
- Ingénierie de prompt : Comprendre les limites de tokens et optimiser les prompts pour les LLM.
- Analyse de texte : Mesurer rapidement la taille des entrées textuelles pour le traitement par les LLM.
- Comparaison de modèles : Comparer les structures de tokenisation et les grilles tarifaires entre différents fournisseurs et modèles de LLM.