À propos de cette calculatrice
La Prompt Cost Calculator estime combien de tokens votre prompt utilise et combien il coûte à envoyer vers n'importe lequel des plus de 100 modèles de langage disponibles via OpenRouter. C'est utile pour les développeurs, équipes produit et chercheurs souhaitant comprendre le coût de leurs prompts avant de les exécuter à grande échelle.
Comment fonctionne l'estimation des tokens
Les modèles de langage traitent le texte sous forme de tokens — fragments de caractères produits par un algorithme de tokenisation. Cette calculatrice utilise l'approximation standard pour l'anglais de 1 token per 4 characters, avec une précision de ±10 % pour la prose anglaise typique. Le compte réel dépend du tokenizer spécifique de chaque modèle :
- GPT models (OpenAI) utilisent le tokenizer BPE cl100k_base. Les mots anglais courants sont généralement 1 token ; les mots longs ou rares peuvent être 2–3 tokens.
- Claude models (Anthropic) utilisent une approche BPE similaire avec un vocabulaire un peu différent, ce qui donne des comptes à quelques points de pourcentage de ceux de GPT.
- Open-source models (Llama, Mistral, etc.) utilisent souvent des tokenizers SentencePiece, qui peuvent donner des comptes différents pour le même texte.
Pour le code, les alphabets non latins (arabe, chinois, japonais) ou les textes très ponctués, le nombre de tokens par caractère est généralement plus élevé que la moyenne en anglais.
Coûts d'entrée vs sortie
Cette calculatrice affiche le coût de votre input prompt only. La réponse du modèle (tokens de sortie) est facturée séparément au tarif de sortie, généralement 2 à 5 fois supérieur à celui d'entrée. Pour estimer aussi les coûts de sortie, utilisez la AI Model Cost Calculator.
Questions fréquentes
How are tokens counted from a prompt? Cette calculatrice utilise l'approximation de 1 token pour 4 caractères de texte en anglais. Pour un paragraphe de 100 mots (environ 500 caractères), l'estimation serait ~125 tokens. Pour des comptes exacts, utilisez le tokenizer officiel du fournisseur.
Why does the same text have different token counts on different models? Chaque famille de modèles utilise un algorithme de tokenisation différent. GPT utilise BPE, Claude a sa propre variante, les modèles open source utilisent SentencePiece. Les comptes peuvent varier de 5 % à 15 % pour le même texte. Cette calculatrice utilise une approximation universelle unique.
Does the cost shown include the model's response? Non — seul votre prompt d'entrée est facturé ici. Les tokens de sortie sont facturés à part au tarif de sortie (typiquement 2 à 5 fois celui d'entrée). Utilisez la Calculatrice de coût de modèles IA pour inclure les coûts de sortie.
How accurate is the token estimate? Pour du texte en anglais typique, la règle de 4 caractères par token est précise à ±10 %. La précision est plus faible pour le code, le texte multilingue et les alphabets non latins.
Where does the pricing data come from? Les prix sont obtenus en direct depuis l'API d'OpenRouter et mis en cache dans votre navigateur pendant 24 heures. Couvre plus de 100 modèles d'OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Mistral et d'autres.
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