Visualiseur de fenêtre de contexte et compteur de tokens
Comptez les tokens dans votre texte et visualisez quel pourcentage de la fenêtre de contexte de chaque modèle IA vous utilisez
Collez du texte ci-dessus pour voir comment il s'adapte aux fenêtres de contexte des différents modèles IA.
Compare l'utilisation des tokens entre les modèles d'OpenAI, Anthropic, Google, Mistral et plus. Tout le comptage se fait dans votre navigateur.
Qu'est-ce qu'un visualiseur de fenêtre de contexte ?
Un visualiseur de fenêtre de contexte vous montre exactement quelle proportion de la fenêtre de contexte de chaque modèle IA votre texte consomme. Les fenêtres de contexte — la quantité maximale de texte qu'un modèle peut traiter en une seule requête — varient considérablement d'un modèle à l'autre, de 65K tokens (DeepSeek) à plus d'un million de tokens (Gemini 2.5).
Comprendre les limites de contexte est essentiel pour construire des applications IA. Si votre prompt plus la réponse attendue dépasse la fenêtre de contexte, le modèle tronquera votre entrée ou échouera complètement. Cet outil vous aide à planifier en affichant une comparaison visuelle entre tous les principaux modèles.
Le compteur de tokens intégré estime les tokens en temps réel pendant que vous tapez ou collez du texte. Bien qu'il ne s'agisse pas d'un tokenizer parfait (ce qui nécessiterait le chargement de bibliothèques WASM volumineuses), le ratio caractère/token fournit une estimation pratique, précise à 10-20 % près, suffisante pour la planification. Tout le traitement s'effectue dans votre navigateur.
Comment utiliser cet outil
Compter les tokens et comparer les fenêtres de contexte est simple :
- Collez votre texte dans la zone de saisie — il peut s'agir d'un prompt, d'un document ou de tout texte que vous prévoyez d'envoyer à un modèle IA.
- Consultez les compteurs en temps réel : caractères, mots, lignes et nombre estimé de tokens se mettent à jour pendant que vous tapez.
- Ajustez le curseur du ratio caractères/token si nécessaire. La valeur par défaut de 4,0 fonctionne bien pour l'anglais. Utilisez 2,5-3,0 pour les langues CJK (chinois, japonais, coréen) ou le contenu riche en code.
- Filtrez les modèles par fournisseur (OpenAI, Anthropic, Google, etc.) ou par gamme (Premium, Intermédiaire, Économique) pour vous concentrer sur les options pertinentes.
- Comparez les barres visuelles — le vert signifie beaucoup de marge, le jaune indique que vous utilisez plus de la moitié, le rouge signifie que vous approchez de la limite.
- Copiez le résumé comparatif complet pour le partager avec votre équipe ou l'inclure dans votre documentation.
Comprendre l'estimation des tokens
Les tokens sont les unités fondamentales que les grands modèles de langage traitent. Un token correspond approximativement à 4 caractères ou environ trois quarts d'un mot anglais. Le mot « hamburger » est découpé en « ham », « bur » et « ger » — soit trois tokens. Les mots courants comme « the » ou « is » constituent un seul token.
Pourquoi une approximation ?
Chaque fournisseur d'IA utilise un tokenizer différent. OpenAI utilise tiktoken (basé sur BPE), Anthropic possède son propre tokenizer et Google utilise SentencePiece. Un tokenizer réel, même pour un seul fournisseur, pèse plus de 800 Ko en module WASM. Puisqu'il s'agit d'un outil de comparaison entre tous les fournisseurs, nous utilisons une estimation légère basée sur un ratio qui fonctionne pour tous.
Différences selon les langues
L'anglais affiche en moyenne environ 4 caractères par token. Les langues CJK (chinois, japonais, coréen) sont plus proches de 2 à 3 caractères par token, car chaque caractère véhicule plus d'information. Le code tend à utiliser 3 à 4 caractères par token. Utilisez le curseur de ratio pour ajuster selon votre type de contenu.
Comparaison des fenêtres de contexte par fournisseur
Les fenêtres de contexte ont progressé rapidement. En 2023, 4K à 8K tokens était la norme. En 2025, la plupart des modèles premium offrent 128K à 200K tokens, et les modèles Gemini de Google supportent plus d'un million de tokens. Des fenêtres de contexte plus grandes permettent des cas d'utilisation comme l'analyse de bases de code entières, le traitement de longs documents et le maintien de conversations prolongées.
- OpenAI GPT-5 series : 128K tokens sur toutes les gammes, avec les modèles o3/o4-mini offrant 200K
- Anthropic Claude 4.x : 200K tokens sur toutes les gammes, actuellement la plus grande fenêtre standard
- Google Gemini 2.x : 1M+ tokens, de loin les plus grandes fenêtres de contexte disponibles
- Mistral : 128K à 256K tokens selon le modèle
- xAI Grok : 131K tokens
- DeepSeek : 65K tokens, plus compact mais avec une tarification économique
Questions Fréquentes
Quelle est la précision du comptage de tokens ?
L'estimation est généralement précise à 10-20 % près pour le texte anglais. Elle utilise un ratio caractère/token (4,0 par défaut pour l'anglais), qui est une approximation bien établie. Pour des comptages exacts, utilisez le tokenizer officiel du fournisseur. Cet outil est conçu pour une planification rapide, pas pour des calculs de facturation précis.
Quelle est la différence entre fenêtre de contexte et sortie maximale ?
La fenêtre de contexte est la limite totale pour l'entrée + la sortie combinées. La sortie maximale est le nombre maximum de tokens que le modèle générera dans sa réponse. Par exemple, Claude Opus 4.6 a une fenêtre de contexte de 200K mais une sortie maximale de 32K. Votre prompt peut utiliser jusqu'à 168K tokens, laissant de la place pour la réponse.
Pourquoi mon texte utilise-t-il un pourcentage différent pour chaque modèle ?
Parce que chaque modèle a une fenêtre de contexte totale différente. Le même texte qui utilise 0,2 % du contexte d'un million de tokens de Gemini peut utiliser 1,5 % d'un modèle à 65K tokens. C'est exactement pourquoi la vue comparative est utile — elle vous montre quels modèles peuvent confortablement traiter votre contenu.
Dois-je ajuster le curseur de ratio ?
Pour la plupart des textes en anglais, la valeur par défaut de 4,0 convient parfaitement. Si votre contenu est principalement du code, essayez 3,5. Pour du texte en chinois, japonais ou coréen, utilisez 2,5. Pour du contenu mixte, laissez la valeur à 4,0 — la marge d'erreur est acceptable pour la planification.
Que se passe-t-il quand le texte dépasse la fenêtre de contexte d'un modèle ?
L'API du modèle renverra une erreur ou tronquera silencieusement votre entrée, selon le fournisseur. OpenAI renvoie un message d'erreur clair. Certains fournisseurs tronquent automatiquement depuis le début de la conversation. Il est préférable de rester sous 80 % d'utilisation pour laisser de la place à la réponse du modèle.
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