# Estimateur de Tokens IA Analyse les textes multilingues et estime les tokens pour OpenAI, Codex, Claude et DeepSeek > Page canonique: https://elysiatools.com/fr/tools/ai-token-estimator - **Catégorie:** AI - **Mots-clés:** tokens ia, estimateur tokens, openai, codex, claude, deepseek ## Présentation Estime l'utilisation de tokens pour du texte collé ou des fichiers TXT/Markdown téléversés. Ce que fait l'outil : - Détecte la composition multilingue, notamment han chinois, latin, kana, hangul, cyrillique, arabe, emoji, symboles et lignes proches du code - Compte OpenAI / Codex o200k_base et OpenAI cl100k_base avec un tokenizer hors ligne - Compte Claude avec Anthropic count_tokens si CLAUDE_API_KEY ou ANTHROPIC_API_KEY est disponible, puis revient à l’heuristique seulement si l’appel officiel échoue - Estime DeepSeek avec des heuristiques transparentes lorsque les compteurs officiels ne sont pas disponibles - Marque chaque profil comme exact-offline-tokenizer, official-provider-api ou heuristic afin de ne pas surestimer la précision ## Entrées - **Texte dentree** (textarea): Paste English, Chinese, code, or mixed-language text here... - **Fichier texte** (file) - **Profils de modele** (select) - **Mode de comptage** (select) ## Quand l'utiliser - Avant d'envoyer des requêtes volumineuses à des API d'IA pour éviter les dépassements de limites de contexte. - Lors de la préparation de prompts multilingues contenant un mélange de français, de langues asiatiques, de code ou d'emojis. - Pour estimer et optimiser les coûts de facturation liés à la consommation de tokens sur différents modèles d'IA. ## Fonctionnement - Saisissez votre texte dans le champ dédié ou téléversez un fichier pris en charge comme un document TXT, Markdown, CSV ou JSON. - Sélectionnez le profil de modèle cible (OpenAI, Claude, DeepSeek ou tous les profils) et choisissez le mode de comptage (texte brut ou message de chat). - L'outil analyse la composition linguistique et calcule les tokens via un tokenizer hors ligne exact ou des méthodes heuristiques transparentes. ## Cas d'usage - Analyse de prompts complexes contenant du code source et des explications en français pour optimiser la taille du contexte. - Estimation du coût d'indexation de documents Markdown ou de fichiers de logs volumineux avant leur intégration dans une base de connaissances RAG. - Comparaison rapide de la consommation de tokens entre les encodeurs o200k_base (GPT-4o) et cl100k_base (GPT-4) pour un même texte multilingue. ## Questions fréquentes ### Comment l'outil calcule-t-il les tokens pour OpenAI ? Il utilise un tokenizer hors ligne officiel pour les encodages cl100k_base et o200k_base, garantissant un résultat exact. ### Quels formats de fichiers puis-je téléverser ? Vous pouvez importer des fichiers au format .txt, .md, .csv, .json et .log d'une taille maximale de 20 Mo. ### Quelle est la différence entre le mode 'Texte brut' et 'Message de chat' ? Le mode texte brut compte uniquement les caractères saisis, tandis que le mode message de chat simule la structure et les métadonnées d'une requête d'API. ### L'estimation pour DeepSeek et Claude est-elle exacte ? Claude utilise l'API officielle si disponible (sinon une heuristique), et DeepSeek s'appuie sur une heuristique transparente clairement signalée dans les résultats. ### Mes données textuelles sont-elles envoyées à des serveurs tiers ? Non, les calculs principaux et la tokenisation OpenAI s'effectuent localement dans votre navigateur pour garantir la confidentialité de vos données. ## Outils associés - [Expertise et réparation de l’encodage texte](https://elysiatools.com/fr/tools/text-encoding-forensics-and-repair): Examine l’encodage, le BOM, les retours à la ligne et le mojibake, puis produit une réparation locale notée. - [Fusionneur TXT](https://elysiatools.com/fr/tools/txt-merger): Fusionne plusieurs fichiers texte avec différentes stratégies (concaténation, entrelacement, etc.) - [Analyseur de logs structures](https://elysiatools.com/fr/tools/structured-log-analyzer): Detecte les formats de logs courants, extrait les champs principaux et exporte en JSON, CSV ou SQL. - [Analyseur de prevision et de saisonnalite](https://elysiatools.com/fr/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer): Projette des periodes futures a partir de donnees CSV ou JSON et affiche tendance, saisonnalite et residus - [Atelier texte désordonné vers données structurées](https://elysiatools.com/fr/tools/messy-text-to-structured-data-workbench): Déduit des tableaux depuis du texte, des délimiteurs mixtes, des lignes clé-valeur ou du HTML et exporte CSV, JSON et Markdown. - [Détecteur de progression d’accords](https://elysiatools.com/fr/tools/audio-chord-progression-detector): Estime localement les accords d’un audio et télécharge CSV, JSON, SVG et notes de méthode dans un ZIP. - [Carte des Silences](https://elysiatools.com/fr/tools/audio-silence-map): Sortie des silences en JSON/CSV - [Detecteur de conflits de prefixes et abreviations pour mock data](https://elysiatools.com/fr/tools/mock-data-naming-conflict-detector): Detecte des noms de champs visuellement confus et des collisions de prefixe dans des CSV, JSON ou schemas ## Exemples - [Exemples PDF](https://elysiatools.com/fr/samples/pdf-samples): Exemples PDF generes par les outils du 2026-02-01 au 2026-02-10 - [Exemples CSV](https://elysiatools.com/fr/samples/csv-samples): Fichiers CSV d'exemple avec divers types de données, tailles et niveaux de complexité - [Exemples Python](https://elysiatools.com/fr/samples/python): Exemples de code Python et démonstrations Hello World - [Exemples JWT](https://elysiatools.com/fr/samples/jwt-samples): Exemples complets de JWT de la structure de base des tokens aux implémentations de sécurité avancées ## Contenu associé - [Decoupage RAG et preparation retrieval](https://elysiatools.com/fr/hubs/rag-chunking-retrieval-prep): Nettoyez PDF et Word, retirez le bruit d'extraction, detectez les prompts caches, segmentez le texte, notez les chunks et preparez les citations RAG. - [Ingenierie des prompts et preparation des entrees LLM](https://elysiatools.com/fr/hubs/prompt-engineering-llm-input-workflows): Preparez les entrees LLM en structurant les prompts, estimant les tokens, traduisant ou detectant la langue, nettoyant les PDF et revisant les risques d'injection, de maths, de regex et de donnees.