Outils IA & LLM — Tokens, tarification & contexte
Utilitaires locaux pour développeurs LLM : compter les tokens, convertir JSON↔TOON pour les prompts, estimer les coûts API et vérifier la fenêtre de contexte. Voir aussi : compteur de mots et formateur JSON.
- Compter les tokens avant d'appeler les API OpenAI, Anthropic ou Google.
- Estimer le coût d'une exécution à partir des tokens d'entrée et de sortie.
- Vérifier si un prompt tient dans la fenêtre de contexte d'un modèle.
Compteur de tokens LLM
Compter les tokens localement avec tiktoken exact pour les modèles OpenAI.
Calculateur de tarification LLM
Estimer le coût API à partir des tokens d'entrée et de sortie.
Calculateur de fenêtre de contexte
Voir l'utilisation du prompt vs la limite de contexte de chaque modèle.
Optimiseur de prompts
Analyser structure, redondances et gaspillage de tokens — réécriture locale Qwen en opt-in.
JSON → TOON
Convertir JSON en TOON et comparer tokens et coût d'entrée vs JSON.
TOON → JSON
Décoder TOON en JSON formaté avec validation stricte par défaut.
Guides
Coût API LLM : batch API, prompt caching et projection mensuelle
Réduisez la facture OpenAI/Anthropic/Gemini : estimez input/output, activez batch et caching dans vos calculs — tarifs vérifiés, 100 % local.
Fenêtre de contexte LLM : dimensionner vos prompts pour GPT, Claude et Gemini
RAG, agents multi-tours, system prompts : calculez le % de fenêtre utilisée et la marge restante avant d'envoyer à l'API.
Quand TOON bat JSON pour les prompts LLM (et quand il ne le bat pas)
Guide honnête : données tabulaires uniformes, workflow convertir → compter → tarifer → contexte ; pas un manifeste de remplacement JSON/YAML.
Compter les tokens LLM et estimer le coût API en local (OpenAI, Claude, Gemini)
Avant d'appeler une API LLM : comptez les tokens, estimez le coût USD et vérifiez la fenêtre de contexte — 100 % dans le navigateur, sans envoyer votre prompt.