Un token est un morceau de mot, pas un mot
Les modèles ne lisent ni des lettres ni des mots. Avant que votre message n'atteigne le modèle, un tokenizer le découpe en morceaux issus d'un vocabulaire fixe de dizaines de milliers de fragments. Les mots courants valent un token. Les mots rares en valent deux ou trois. "The" est un token ; "tokenization" en fait généralement deux ou trois ; une longue URL peut en faire des dizaines.
La règle empirique publiée par OpenAI pour le texte en anglais : un token fait environ quatre caractères, soit environ trois quarts de mot. Donc 100 tokens représentent environ 75 mots, et 1000 tokens font une page et demie.
Deux facteurs font varier ce compte. Le code est plus dense, plus proche d'un token pour trois caractères, à cause des symboles et de l'indentation. Et les langues moins représentées dans les données d'entraînement du tokenizer coûtent plus cher : le même sens en thaï, en hindi ou en arabe peut prendre deux à trois fois plus de tokens que la version anglaise, ce qui compte si vous payez au token et écrivez dans l'une de ces langues.
Vous pouvez le vérifier vous-même. Collez n'importe quel texte dans le calculateur de coût de tokens et il affiche le compte et le prix sur chaque modèle.
Tokens d'entrée et tokens de sortie sont deux prix différents
Chaque message a deux moitiés. Les tokens d'entrée sont tout ce que le modèle lit : votre question, les instructions système, la conversation jusqu'ici, tout fichier joint. Les tokens de sortie sont ce que le modèle écrit en retour.
Les fournisseurs facturent les deux à des taux différents, et l'écart n'est pas petit. Le tableau ci-dessous donne le prix catalogue par million de tokens, tiré de l'index de coût des modèles IA, avec des prix récupérés sur OpenRouter le 2026-08-20.
| Modèle | Entrée, $ par million | Sortie, $ par million | Ratio sortie sur entrée |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | $0.20 | $1.20 | 6x |
| Gemini 3.7 Flash | $0.375 | $1.875 | 5x |
| Claude Haiku 4.5 | $1 | $5 | 5x |
| Claude Sonnet 5 | $2 | $10 | 5x |
| GPT-5.6 Terra | $2 | $12 | 6x |
| Claude Opus 5 | $5 | $25 | 5x |
| GPT-5.5 | $5 | $30 | 6x |
La sortie est plus chère à cause de la façon dont le modèle fonctionne. Lire l'entrée se fait en une seule passe parallèle sur tous les tokens à la fois. Écrire la sortie se fait un token à la fois, chaque nouveau token nécessitant une nouvelle passe à travers tout le modèle. Une réponse de 500 tokens représente 500 passes séquentielles.
Ce que coûte vraiment un message, calcul détaillé
Prenons un échange typique : une question de 300 mots avec un paragraphe de contexte, répondue en 400 mots. Cela fait environ 400 tokens d'entrée et 530 tokens de sortie.
- Sur GPT-5.6 Luna : 400 × $0.20 par million plus 530 × $1.20 par million, ce qui fait $0.00008 plus $0.00064, soit environ $0.0007. Sept centièmes de centime.
- Sur Claude Sonnet 5 : 400 × $2 plus 530 × $10, par million, ce qui fait $0.0008 plus $0.0053, soit environ $0.006. Un peu plus d'un demi-centime.
- Sur GPT-5.5 : 400 × $5 plus 530 × $30, par million, ce qui fait $0.002 plus $0.0159, soit environ $0.018. Presque deux centimes.
Remarquez que la moitié "sortie" représente 80 à 90 pour cent de la facture dans chaque ligne. C'est la forme du message, pas seulement le modèle, qui fixe le coût : une question d'une ligne demandant un essai de 2000 mots est le schéma le plus coûteux, et un long document avec une question d'une ligne à son sujet est le moins cher sur le même modèle.
En prenant du recul, l'écart sur tout le catalogue est l'histoire réelle. Chaque modèle tarifé dans l'index de coût des modèles IA se place sur la ligne ci-dessous selon le coût d'une réponse standard. Le moins cher, Ling-3.0-flash, coûte $0.000053 ; le plus cher, Claude Opus 4.7 en mode rapide, coûte $0.105 : un écart d'environ 2000 fois pour les mêmes 1500 tokens.
L'autre multiplicateur est l'historique. Dans une discussion, le modèle relit toute la conversation à chaque tour, donc le compte d'entrée croît avec chaque message. Une conversation de 40 tours envoie le premier message 40 fois. C'est pourquoi les longs fils ralentissent et pourquoi qu'est-ce qu'une fenêtre de contexte est la limite que vous finissez par atteindre.
Pourquoi un abonnement masque le compteur sans le supprimer
Les forfaits grand public facturent un montant mensuel fixe, et sous ce montant chaque fournisseur continue de compter les tokens. Le compte se manifeste par des plafonds de messages, le mur "vous avez atteint votre limite", et le basculement discret vers un modèle plus petit quand le budget s'épuise.
Whizi mesure dans l'autre sens. Chaque modèle a un prix fixe en crédits par message : 1 crédit pour le modèle maison, 10 pour Claude Sonnet 5, 20 pour Claude Opus 5 et GPT-5.5, et 100 au tout sommet de l'échelle. Le nombre ne dépend jamais de la longueur de votre message ou de la réponse. L'échelle est ancrée sur un vrai échange de tokens, 3000 en entrée et 800 en sortie sur le modèle maison, ce qui coûte environ $0.00156 en dépense fournisseur et définit un crédit. Comment fonctionnent les crédits Whizi donne le tableau complet.
L'arbitrage est délibéré. Un compteur au token est exact et imprévisible ; un crédit au message est légèrement généreux pour les longs messages et légèrement chiche pour les courts, et vous connaissez toujours le prix avant d'appuyer sur envoyer.
Les tokens sont aussi la limite de capacité
La deuxième raison pour laquelle les tokens comptent est la capacité. Chaque modèle a une fenêtre de contexte mesurée en tokens : le maximum qu'il peut considérer à la fois, entrée et sortie combinées. Claude Haiku 4.5 tient 200 000 tokens. GPT-5.6 Terra, Claude Sonnet 5 et Gemini 3.7 Flash tiennent environ 1 million. À 750 mots par 1000 tokens, un million de tokens représente environ 750 000 mots, soit environ 1500 pages.
La fenêtre n'est pas gratuite. La remplir coûte des tokens d'entrée à chaque tour, donc un document de 300 000 tokens interrogé dix fois représente 3 millions de tokens d'entrée, ce qui fait $6 sur Claude Sonnet 5 au prix catalogue. La récupération, où l'application cherche dans le document et n'envoie que les pages pertinentes, existe précisément pour éviter cette facture. Qu'est-ce que le RAG explique le mécanisme, et comparaison des fenêtres de contexte recense la limite de chaque modèle dans un seul tableau. Envoyez les pages dont la question a besoin, jamais le fichier entier.
- Estimez les tokens à quatre caractères chacun pour l'anglais, trois pour le code, et doublez ou triplez pour les langues moins courantes
- Supposez que la sortie coûte cinq à six fois l'entrée, donc ajustez la longueur de la réponse à ce dont vous avez besoin
- Démarrez une nouvelle conversation quand un fil devient long ; chaque tour renvoie tout l'historique
- Envoyez seulement les pages pertinentes d'un long document, ou utilisez un outil qui les récupère pour vous, plutôt que le fichier entier à chaque question
- Vérifiez le prix par message avant de choisir un modèle ; le modèle phare coûte de 5 à 25 fois le petit modèle de la même famille
Questions fréquentes
Combien de tokens y a-t-il dans un mot ?
Environ 1,3 token par mot anglais en moyenne, soit trois quarts de mot par token. Les mots courants et courts valent un token ; les mots plus longs ou plus rares se découpent en deux ou plus. La règle empirique publiée par OpenAI est de quatre caractères par token, ce qui fait de 1000 tokens environ 750 mots.
Pourquoi les tokens de sortie coûtent-ils plus cher que les tokens d'entrée ?
Parce que le modèle produit la sortie un token à la fois, et chaque token nécessite une passe complète à travers le réseau, alors qu'il lit l'entrée en une seule passe parallèle. Sur les modèles majeurs, le taux de sortie est cinq à six fois le taux d'entrée : $2 en entrée et $10 en sortie par million sur Claude Sonnet 5, $5 en entrée et $30 en sortie sur GPT-5.5, aux prix catalogue OpenRouter récupérés le 2026-08-20.
Un abonnement facture-t-il au token ?
Pas sur la facture, mais oui en dessous. Les forfaits à prix fixe imposent des plafonds de messages et vous basculent discrètement vers un modèle plus petit quand le budget s'épuise, et les deux sont de la comptabilité de tokens déguisée. Whizi facture à la place un nombre fixe de crédits par message, de 1 crédit sur le modèle maison à 20 sur Claude Opus 5 et GPT-5.5, si bien que le prix est connu avant l'envoi.
Combien de mots représentent 1000 tokens ?
Environ 750 mots de prose anglaise, soit une page et demie. Le code est plus dense, plus proche de 600 mots de code pour 1000 tokens, et le texte dans des langues que le tokenizer gère moins efficacement peut ne représenter que 300 à 400 mots pour les mêmes 1000 tokens.
Les tokens sont-ils les mêmes sur ChatGPT, Claude et Gemini ?
Non. Chaque famille de modèles a son propre tokenizer avec son propre vocabulaire, donc la même phrase peut compter différemment d'un modèle à l'autre. La règle des quatre caractères reste valable pour tous en tant qu'estimation. Pour un compte exact sur un modèle précis, collez le texte dans un outil de tokenisation.
