Compteur de tokens pour prompts IA

Ce compteur de tokens vous aide : collez votre prompt ou votre texte pour obtenir une estimation du nombre de tokens avec une fourchette réaliste. Les valeurs reposent sur des mesures faites avec les tokenizers d’OpenAI pour la langue choisie. Votre texte reste dans le navigateur.

Source : OpenAI tiktoken (MIT) – “each token corresponds to about 4 bytes”; o200k_base / cl100k_base used for the measurement. Mise à jour : 27 septembre 2026.

Prompt ou texteCollez avec Ctrl+V. Le comptage se met à jour en direct pendant la saisie.

Votre texte reste dans votre navigateur : il n’est ni envoyé, ni enregistré, ni ajouté à l’adresse de la page.

Langue du texte

À nombre de caractères égal, le français demande environ 11 % de tokens en plus que l’anglais.

Ma boîte à outilsVos saisies sont enregistrées uniquement dans ce navigateur.

Résultat

Tokens estimés: ≈ 89
Fourchette habituelle: de 73 à 107 tokens
Caractères: 309
Caractères sans espaces: 256
Mots: 53
Lignes: 3; Estimation, pas un comptage exact : chaque modèle d’IA découpe le texte avec son propre tokenizer. La fourchette couvre 80 à 90 % de nos textes de mesure (OpenAI o200k_base et cl100k_base).

Comment le calcul est fait

Les tokens sont les unités dans lesquelles un modèle de langage découpe un texte : mots entiers, fragments de mots, signes de ponctuation ou espaces. La facturation et les limites (fenêtre de contexte, longueur maximale de réponse) se comptent en tokens, pas en caractères.

Compter les tokens en 3 étapes

Collez votre prompt ou votre texte dans le champ.
Choisissez la langue du texte : un texte en français demande plus de tokens qu’en anglais.
Lisez l’estimation du nombre de tokens avec sa fourchette, ainsi que les caractères et les mots.

Exemple : avec la règle d’environ 4 caractères par token, un texte anglais de 2 000 caractères représente à peu près 2 000 / 4 = 500 tokens. Un texte français de même longueur en compte généralement davantage.

Règle empirique : environ 4 caractères par token — en anglais

OpenAI indique, à propos de son tokenizer tiktoken, qu’un token correspond en moyenne à environ 4 octets ; Google annonce pour Gemini « environ 4 caractères » par token. Ces deux repères valent pour du texte anglais. Les autres langues demandent plus de tokens, car les tokenizers sont entraînés majoritairement sur du texte anglais et des mots comme « bibliothèque municipale » se découpent en plusieurs morceaux.

D’où viennent ces chiffres

Nous avons mesuré les tokenizers d’OpenAI o200k_base (GPT-4o et modèles plus récents) et cl100k_base (GPT-4, GPT-3.5) sur 39 à 56 textes courants par langue (mesure du 27/09/2026). Caractères par token en moyenne :

Anglais : 3,9 (fourchette 3,3–4,5)
Allemand : 3,6 avec o200k, 3,1 avec cl100k (fourchette 2,7–4,2)
Français : 3,7 avec o200k, 3,3 avec cl100k (fourchette 2,9–4,2)
Espagnol : 3,7 avec o200k, 3,3 avec cl100k (fourchette 2,9–4,2)
Portugais : 3,7 avec o200k, 3,2 avec cl100k (fourchette 2,7–4,2)

L’estimation divise le nombre de caractères par la moyenne des deux tokenizers ; la fourchette utilise les 10e et 90e percentiles des textes individuels. Le code informatique, les tableaux, de nombreux chiffres, les émojis ou les langues à écriture différente (chinois, arabe…) peuvent s’écarter nettement de ces valeurs.

Pourquoi pas un compteur exact ?

Un tokenizer exact devrait charger la table complète des tokens — environ 3,6 Mo pour o200k_base. Ce serait disproportionné pour une page rapide. Claude, Gemini et Llama utilisent en plus leurs propres tokenizers ; seuls les chiffres exacts fournis par chaque fournisseur (par exemple via une interface de comptage de tokens) font foi.

Autres outils de texte : comptez précisément mots et caractères avec le compteur de mots, supprimez espaces et retours superflus avec nettoyer un texte et mesurez la facilité de lecture avec le test de lisibilité.

Pour écouter un prompt ou une réponse d’IA, utilisez la synthèse vocale.

Questions fréquentes

Combien de tokens pour 1 000 mots ?

En anglais, il faut en moyenne 1,4 token par mot (mesuré), soit environ 1 300 à 1 400 tokens. Le français demandant environ 11 % de tokens en plus à nombre de caractères égal, comptez plutôt environ 1,5 à 1,6 token par mot, soit environ 1 500 à 1 600 tokens.

Le comptage est-il exact pour ChatGPT ?

Non, c’est une estimation basée sur des mesures faites avec les tokenizers de ChatGPT. Sur nos textes de mesure, 80 à 90 % des valeurs réelles se situaient dans la fourchette affichée ; l’écart médian de la valeur centrale était de 6 à 12 %.

Est-ce valable aussi pour Claude ou Gemini ?

Grosso modo oui, mais chaque modèle a son propre tokenizer. Google annonce aussi pour Gemini environ 4 caractères par token en anglais. Pour un chiffre exact, seule l’interface du fournisseur concerné fait foi.

Mon texte est-il envoyé quelque part ?

Non. Le comptage se fait uniquement dans votre navigateur ; le texte n’est ni envoyé, ni enregistré, ni écrit dans la barre d’adresse.

Pourquoi les espaces et les retours à la ligne comptent-ils aussi ?

Les tokenizers traitent aussi les espaces : une espace s’accroche en général au mot suivant, plusieurs espaces ou retours à la ligne forment leurs propres tokens. L’estimation part donc de l’ensemble des caractères.

Qu’est-ce qu’un token ?

Un token est le morceau de texte que traite un modèle d’IA comme ChatGPT, souvent une partie de mot. Les mots anglais courants font en général un seul token ; les mots longs ou rares sont découpés en plusieurs.

Pourquoi un texte en français compte-t-il plus de tokens ?

Les tokenizers sont surtout calibrés sur l’anglais : les mots français sont donc plus souvent découpés en plusieurs morceaux. C’est pourquoi le compteur demande la langue du texte.

Sources et références juridiques

Dernière mise à jour : 27 septembre 2026 · Principes éditoriaux