Calculateur caractères en tokens
Estimez gratuitement le nombre de tokens LLM à partir du nombre de caractères. Appliquez des ratios précis de caractères par token pour la prose et le code sur GPT-4o, Claude, Gemini et 7 autres modèles. Comparez instantanément les coûts et l'usage de la fenêtre de contexte – totalement privé, sans inscription.
Estimate token counts from character counts for any LLM - instantly, in your browser. Select your model and content type to apply accurate chars-per-token ratios, then see per-request and projected monthly API costs.
Volume Forecast
Estimated Tokens
~263
for 1,000 chars
Chars / Token
~3.80
prose
Input Cost / Req
$0.000657
GPT-4o
Monthly Input Cost
$19.73
30,000 requests
Context Window Usage
127,737 tokens remaining
Cost Breakdown per Request
If sent as Input (Prompt)
$0.000657
$2.50/M tokens
If Generated as Output
$0.002630
$10.00/M tokens
Quick Reference - GPT-4o (prose)
| Characters | Est. Tokens | Input Cost | Context % |
|---|---|---|---|
| 1,000 chars | ~263 | $0.000657 | 0% |
| 5,000 chars | ~1,316 | $0.003290 | 1% |
| 10,000 chars | ~2,632 | $0.006580 | 2% |
| 50,000 chars | ~13,158 | $0.0329 | 10% |
| 100,000 chars | ~26,316 | $0.0658 | 21% |
| 500,000 chars | ~131,579 | $0.3289 | Over |
| 1,000,000 chars | ~263,158 | $0.6579 | Over |
Token Estimate Across Models
Sorted by lowest monthly cost| Model | Ratio | Est. Tokens | Monthly Input Cost | Ctx % |
|---|---|---|---|---|
GPT-4o miniOpenAIBest Value | ~3.80 | ~263 | $1.18 | 0% |
DeepSeek-V3DeepSeekBest Value | ~3.80 | ~263 | $2.13 | 0% |
Gemini 2.5 FlashGoogleBest Value | ~4.00 | ~250 | $2.25 | 0% |
Llama 3.1 70BMetaBest Value | ~3.80 | ~263 | $5.68 | 0% |
Claude HaikuAnthropicBest Value | ~3.90 | ~256 | $6.14 | 0% |
Gemini 2.5 ProGoogle | ~4.00 | ~250 | $9.38 | 0% |
Mistral LargeMistral | ~4.00 | ~250 | $15.00 | 0% |
GPT-4oOpenAI Selected | ~3.80 | ~263 | $19.72 | 0% |
Claude SonnetAnthropic | ~3.90 | ~256 | $23.04 | 0% |
Grok 3xAI | ~3.90 | ~256 | $23.04 | 0% |
Pourquoi compter les tokens avant d'écrire le texte
Le coût d'un appel LLM et la place occupée dans la fenêtre de contexte se mesurent en tokens, pas en caractères. Quand le texte final n'existe pas encore, estimer à partir des caractères est le moyen le plus rapide de dimensionner un système ou un budget.
Saisissez le nombre de caractères et choisissez le type de contenu (prose ou code) et le modèle pour obtenir les tokens estimés, l'usage du contexte et le coût.
- Prose anglaise : environ 4 caractères par token.
- Code : environ 3,0-3,4 caractères par token à cause des symboles et indentations.
- La marge d'erreur typique est de ±10-15 % en prose.
Les écarts de ratio entre modèles
Chaque famille de modèles utilise son propre tokenizer : le même texte peut donc compter différemment sur GPT-4o, Claude ou Gemini. Pour comparer les coûts entre fournisseurs, appliquez le ratio correspondant à chacun.
- Comparer les prix avec un seul ratio commun surestime ou sous-estime certains modèles.
- Les contenus multilingues consomment souvent plus de tokens par caractère que l'anglais.
- Validez avec le tokenizer officiel lorsque le budget est critique.
Des caractères au budget
L'estimation de tokens est la première étape ; le budget complet ajoute le volume d'appels et les tokens de sortie prévus.
- Comptez les caractères d'un texte représentatif et convertissez-les en tokens pour le modèle choisi.
- Multipliez par le nombre d'appels prévus par jour ou par mois.
- Ajoutez les tokens de sortie attendus, souvent plus chers que ceux d'entrée.
- Vérifiez que le total par requête tient confortablement dans la fenêtre de contexte du modèle.
Foire aux questions
Il estime le nombre de tokens LLM dans un nombre de caractères donné. Au lieu de passer votre texte dans une bibliothèque de tokenisation, vous saisissez le nombre de caractères et le calculateur applique le ratio moyen de caractères par token du modèle. C'est utile pour la planification budgétaire, la conception de systèmes et la prévision de coûts avant de disposer du texte réel.
Pour la prose anglaise, un token équivaut en moyenne à 3,8-4,0 caractères sur les principaux modèles (GPT-4o, Claude, Gemini). Pour le code, le ratio tombe à environ 3,0-3,4 caractères par token, car les symboles, opérateurs et indentations produisent des tokens. En règle rapide : divisez par 4 pour la prose anglaise, ou par 3,2 pour du contenu riche en code.
Avec un ratio moyen de 4 caractères par token pour la prose anglaise, 1 000 caractères correspondent à environ 250 tokens. Pour du code, à ~3,2 caractères par token, 1 000 caractères font environ 312 tokens. Ce sont des estimations : le compte exact dépend des mots, symboles et du tokenizer du modèle.
Les tokenizers LLM sont surtout entraînés sur du texte anglais et tokenisent donc efficacement les mots anglais courants en un seul token. Le code contient de nombreux symboles d'un caractère (accolades, opérateurs, points-virgules), des identifiants courts et des indentations qui produisent un ou plusieurs tokens pour très peu de caractères. Le même nombre de caractères en code génère donc plus de tokens, et un coût API plus élevé, qu'en prose.
Elles reposent sur les ratios moyens publiés de caractères par token pour chaque famille de modèles et sont précises à ±10-15 % pour la prose anglaise. Pour un usage en production ou une planification budgétaire critique, validez avec la bibliothèque de tokenisation du fournisseur (tiktoken pour OpenAI, le tokenizer Anthropic pour Claude, etc.). Le calculateur est surtout utile en phase de planification précoce.
Oui. Le nombre de caractères utilisé inclut tous les caractères du texte : lettres, chiffres, espaces, ponctuation, retours à la ligne et caractères spéciaux. C'est ainsi que les tokenizers LLM traitent le texte. Espaces et ponctuation contribuent au nombre de tokens, surtout lorsqu'ils suivent des mots dans des motifs que le tokenizer identifie comme unités distinctes.
Oui, totalement. Le calculateur fonctionne entièrement côté client dans votre navigateur. Aucune donnée n'est transmise à un serveur : vous saisissez un nombre et tous les calculs se font localement. Aucune inscription requise et rien n'est stocké.