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Compteur de Tokens LLM

Comptez instantanément les tokens de votre texte pour les modèles GPT d’OpenAI.

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Questions Fréquemment Posées

Qu'est-ce qu'un token dans le contexte des Grands Modèles de Langage (LLM) ?

Dans les LLM, un token est une unité fondamentale de texte, comme un mot, une partie de mot (sous-mot) ou un signe de ponctuation. Les modèles traitent et génèrent du texte en le décomposant en ces tokens.

Pourquoi est-il important de compter les tokens lorsqu'on travaille avec des LLM ?

Le comptage des tokens est crucial pour gérer les coûts d'API (car de nombreux services facturent par token), respecter les limites de contexte du modèle (le nombre maximum de tokens qu'un modèle peut traiter) et optimiser l'efficacité des prompts.

Qu'est-ce que la tokenisation dans les LLM ?

La tokenisation est le processus de conversion d'une séquence de texte en une séquence de tokens. Différents LLM peuvent utiliser différents algorithmes de tokenisation, ce qui affecte la manière dont le texte est décomposé.

Comment puis-je réduire le nombre de tokens dans mon texte pour un LLM ?

Vous pouvez réduire les tokens en utilisant un langage concis, en supprimant les mots redondants ou les phrases de remplissage, en résumant les informations et parfois en utilisant des abréviations ou des synonymes plus courts lorsque cela est approprié.

Est-ce que tous les LLM comptent les tokens de la même manière ?

Non, différentes familles de LLM (par exemple, la série GPT d'OpenAI, Gemini de Google, Claude d'Anthropic) utilisent souvent leurs propres tokeniseurs uniques. Cela signifie que le même morceau de texte peut aboutir à un nombre de tokens différent selon le modèle.

Qu'est-ce qu'une 'fenêtre de contexte' dans les LLM et comment est-elle liée aux tokens ?

La fenêtre de contexte est le nombre maximum de tokens qu'un LLM peut considérer à la fois. Cela inclut à la fois votre prompt d'entrée et la réponse générée par le modèle. Dépasser cette limite peut entraîner des erreurs ou une sortie tronquée.

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