Outil pour Développeurs d'IA
Compteur de Jetons et Calculateur de Coûts LLM
Comptage de jetons en temps réel, analyse visuelle des limites de jetons et analyse des coûts pour GPT-4o, Claude Opus 5, DeepSeek R1 et Gemini 2.0.
Comprendre les Jetons LLM et les Coûts de Contexte
Les Grands Modèles de Langage (LLM) ne lisent pas le texte lettre par lettre ou mot par mot. Ils traitent plutôt des séquences de jetons, qui sont des blocs de caractères représentant des combinaisons communes de caractères, des mots, des nombres ou des signes de ponctuation.
Comprendre votre nombre exact de jetons est crucial pour optimiser les prompts système, prévenir les dépassements de la fenêtre de contexte et réduire les coûts d'API dans les applications de production.
Comparaison de Tokenisation Parmi les Meilleurs Modèles
| Famille de Modèles | Encodage du Tokeniseur | Caractères Moyens / Jeton | Coût d'Entrée (pour 1M) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o / GPT-4o Mini | o200k_base (200k vocabulary) | ~4.4 | $2.50 / $0.15 |
| o3-mini / o1 | o200k_base Reasoning | ~4.4 | $1.10 / $15.00 |
| Claude Opus 5 / Sonnet 5 | Claude Byte-Pair Encoder | ~4.0 | $5.00 / $3.00 |
| DeepSeek R1 / V3 | DeepSeek 128k Multi-head BPE | ~4.2 | $0.55 / $0.14 |
| Gemini 2.0 Flash / 1.5 Pro | SentencePiece / 256k vocab | ~4.2 | $0.10 / $1.25 |
| Llama 3.3 70B / Qwen 2.5 72B | Tiktoken 128k / 152k Vocab | ~4.3 | $0.59 / $0.35 |