Calculateur de fenêtre de contexte — ajustement vs limite du modèle
Vérifiez si votre prompt tient dans la fenêtre de contexte de chaque modèle, avec réserve configurable pour la réponse. Comptez d'abord les tokens avec le compteur LLM, ou consultez les statistiques texte avant de coller.
Comment l'ajustement est calculé
Nous comptons les tokens localement avec le même pipeline que le compteur LLM — js-tiktoken pour OpenAI, heuristiques pour Claude et Gemini. Pour chaque modèle, nous soustrayons votre réserve de sortie (15 % par défaut) de la fenêtre de contexte publiée pour obtenir un budget d'entrée effectif. Vos tokens sont comparés à ce budget : • OK — moins de 80 % du budget effectif • Proche limite — 80 % ou plus mais encore dans la limite • Ne rentre pas — les tokens dépassent le budget effectif
Quelle différence avec la jauge du compteur de tokens ?
Le compteur répond à combien de tokens ? et affiche une jauge rapide sur un seul modèle. Cet outil répond à est-ce que ça rentre ? — il compare tous les modèles avec des verdicts d'ajustement et une réserve configurable. Utilisez le compteur pour auditer les totaux ; utilisez cet outil avant de choisir un modèle ou de raccourcir un prompt.
Confidentialité
Tout le comptage s'exécute dans votre navigateur. FastMinify n'envoie jamais vos prompts à OpenAI, Anthropic, Google ou un autre fournisseur.
Limites
Les comptages en estimation sont indicatifs (±5–15 % typique). Les limites de contexte proviennent d'une table maintenue manuellement — confirmez les limites critiques sur la doc fournisseur. Pour estimer les coûts USD, utilisez le calculateur de prix LLM. Images, audio et appels d'outils sont hors scope v1.
Options qui modifient l'ajustement
FAQ
Ajustement, réserve et précision
Que signifie la réserve de sortie ?
Elle réserve un pourcentage de la fenêtre de contexte pour la réponse du modèle. Si GPT-4o a 128k tokens et vous réservez 15 %, votre budget d'entrée effectif est de 108,8k tokens.
Quelle différence avec la jauge du compteur de tokens ?
Le compteur affiche une jauge rapide sur un seul modèle. Cet outil compare tous les modèles du registre avec des verdicts d'ajustement et une réserve configurable — utilisez-le quand la question est est-ce que ça rentre, pas combien de tokens.
Pourquoi les lignes Claude sont en Estimation ?
Anthropic ne publie pas de tokenizer côté navigateur. Nous utilisons la même heuristique que le compteur et étiquetons Estimation pour ne pas induire en erreur.
Mon prompt quitte-t-il le navigateur ?
Non. Toute la tokenisation et le calcul d'ajustement sont locaux. FastMinify n'appelle aucune API fournisseur.
D'où viennent les limites de contexte ?
De la même table llm-models.json versionnée que le compteur et les outils de prix, revue manuellement.
IA & LLM
Comptage de tokens, estimation des coûts et fenêtre de contexte — 100 % local.
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