Qu'est-ce que la tokenisation dans les modèles de langage IA ?

La tokenisation est le processus de décomposition du texte en unités plus petites appelées tokens, que les modèles de langage IA utilisent pour comprendre et traiter le texte. Un token peut être un mot, une partie d'un mot ou même un seul caractère. Par exemple, "bonjour" peut être un seul token, tandis que "incontestablement" peut être divisé en plusieurs tokens comme "in", "contest", "able", "ment". Comprendre la tokenisation est crucial car les modèles IA ont des limites de tokens pour leurs entrées et sorties, et les coûts d'API sont souvent calculés en fonction du nombre de tokens utilisés.

Description de l'outil

L'outil GPT Tokenizer vous permet de voir exactement comment les différents modèles GPT d'OpenAI tokenisent le texte d'entrée. Vous pouvez saisir n'importe quel texte de prompt et sélectionner parmi une large gamme de modèles GPT pour voir la décomposition en tokens avec une visualisation en couleur. Chaque token est mis en évidence avec une couleur unique, ce qui facilite la compréhension de la façon dont le modèle traite votre texte. L'outil affiche le nombre total de tokens et montre les caractères spéciaux (espaces sous forme de points et sauts de ligne sous forme de flèches) pour une meilleure visibilité.

Exemples

Entrée :

  • Modèle : GPT-5
  • Prompt : "Bonjour, comment allez-vous aujourd'hui ?"

Sortie :

  • Tokens : le nombre varie selon le modèle
  • Visualisation : Chaque mot/ponctuation affiché en différentes couleurs

Fonctionnalités

  • Support de plusieurs modèles : Choisissez parmi plus de 30 modèles GPT et OpenAI
  • Tokenisation en temps réel : Voyez les tokens se mettre à jour instantanément pendant que vous tapez
  • Visualisation par code couleur : Chaque token obtient une couleur unique pour une identification facile
  • Affichage des caractères spéciaux : Espaces affichés sous forme de points (·) et sauts de ligne sous forme de flèches (↵)
  • Comptage des tokens : Affichage en temps réel du nombre total de tokens utilisés
  • Encodage spécifique au modèle : Chaque modèle utilise ses propres règles de tokenisation

Modèles supportés

L'outil prend en charge les modèles OpenAI suivants :

Série ChatGPT :

  • ChatGPT-4o Latest

Série GPT-5 :

  • GPT-5
  • GPT-5 Pro
  • GPT-5 mini
  • GPT-5 nano

Série GPT-4.x :

  • GPT-4.5 Preview
  • GPT-4.1
  • GPT-4.1 mini
  • GPT-4.1 nano

Série GPT-4 :

  • GPT-4o
  • GPT-4o mini
  • GPT-4
  • GPT-4 turbo

Série GPT-3.5 :

  • GPT-3.5 turbo
  • GPT-3.5 turbo instruct

Série O (modèles de raisonnement) :

  • o4-mini
  • o3
  • o3-mini
  • o3-pro
  • o1
  • o1-mini
  • o1-preview
  • o1-pro

Modèles hérités :

  • text-davinci-003
  • text-davinci-002
  • text-davinci-001

Cas d'usage

  • Estimation des coûts d'API : Calculez l'utilisation des tokens avant d'effectuer des appels d'API pour estimer les coûts
  • Optimisation des prompts : Réduisez le nombre de tokens en comprenant comment le texte est tokenisé
  • Planification de la fenêtre de contexte : Assurez-vous que vos prompts respectent les limites de tokens du modèle
  • Débogage des réponses IA : Comprenez pourquoi certaines entrées produisent des résultats inattendus
  • Objectifs éducatifs : Apprenez comment différents modèles gèrent la tokenisation différemment
  • Planification de la longueur du contenu : Planifiez du contenu qui respecte les contraintes de tokens