Points clés
- Catégorie
- AI
- Types d’entrée
- textarea, file, select
- Type de sortie
- json
- Couverture des échantillons
- 4
- API disponible
- Yes
Vue d’ensemble
L'Estimateur de Tokens IA vous permet d'analyser vos textes multilingues et d'estimer précisément la consommation de tokens pour les modèles OpenAI (cl100k_base, o200k_base), Codex, Claude et DeepSeek, que ce soit par saisie directe ou par import de fichiers.
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.
Comment ça marche
- •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.
Exemples
1. Estimation d'un prompt de traduction multilingue
Développeur IA- Contexte
- Un développeur doit envoyer un prompt contenant des instructions en français, des exemples en japonais et du code JSON à GPT-4o.
- Problème
- Il a besoin de connaître le nombre exact de tokens consommés pour anticiper les coûts d'appel API à grande échelle.
- Comment l’utiliser
- Coller le prompt mixte dans la zone de texte, sélectionner 'Tous les profils' et choisir le mode 'Message de chat'.
- Configuration d’exemple
-
{ "inputText": "Traduire ce JSON en japonais : {\"status\": \"success\"}", "modelProfile": "All Profiles", "countMode": "chat-message" } - Résultat
- L'outil affiche le nombre exact de tokens pour o200k_base et cl100k_base, en identifiant la part de caractères latins, de kanjis et de symboles de code.
2. Analyse de fichiers de logs pour un système RAG
Ingénieur de données- Contexte
- Un ingénieur prépare l'intégration de fichiers de logs applicatifs volumineux dans un modèle Claude.
- Problème
- Les fichiers de logs contiennent de nombreux caractères spéciaux et du code, ce qui peut faire exploser le nombre de tokens.
- Comment l’utiliser
- Téléverser le fichier app.log dans l'option 'Fichier texte' et sélectionner le profil 'Estimation Claude Sonnet'.
- Configuration d’exemple
-
{ "modelProfile": "Claude Sonnet Estimate", "countMode": "raw-text" } - Résultat
- L'outil fournit une estimation fiable du volume de tokens pour Claude, permettant de découper correctement le fichier avant l'envoi.
Tester avec des échantillons
json, csv, markdownExemples PDF
Exemples PDF generes par les outils du 2026-02-01 au 2026-02-10
preferred input family text,markdown
Exemples Apache Arrow
Exemples de format colonnaire en mémoire Apache Arrow pour le traitement de données et l'analyse haute performance
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Exemples de Remplacement Regex
Collection de modèles de remplacement regex courants et utiles pour la transformation de texte et le nettoyage de données
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Test Pyramid Examples - Guide de Stratégie de Test
Exemples complets d'implémentation de pyramide de tests incluant tests unitaires, tests d'intégration, tests E2E, organisation de tests et patterns de test stratégiques pour assurance qualité logicielle équilibrée
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Hubs associés
Outils d’analyse de texte, de lisibilité et d’inspection de contenu
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Outils de qualite des donnees, deduplication et detection d anomalies
Profilez des jeux de donnees CSV/JSON, comparez des versions de tableurs et reperez doublons, valeurs aberrantes, manques, ruptures relationnelles et anomalies temporelles dans un meme hub.
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Outils de conversion de casse, d’encodage et de normalisation de texte
Comparez les outils de conversion de casse, de largeur de caractères, d’encodage, de quoted-printable et de normalisation de texte dans un hub unique.
FAQ
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.