Optimiseur de fenêtre de contexte
Optimisez votre utilisation de la fenêtre de contexte LLM avec comptage de tokens en temps réel.
Comment ça marche
- Sélectionnez un modèle: Choisissez le LLM cible pour voir sa limite de contexte.
- Entrez vos prompts: Collez votre system prompt, contexte RAG et question utilisateur.
- Visualisez l'utilisation: Voyez instantanément quel pourcentage du contexte vous utilisez.
Questions fréquentes
- Combien de tokens puis-je utiliser avec GPT-4 ?
- GPT-4 Turbo supporte jusqu'à 128K tokens. GPT-4o jusqu'à 128K également. En pratique, restez sous 80% de la limite pour laisser de la place à la réponse et éviter les erreurs.
- Le contexte long coûte-t-il plus cher ?
- Oui, vous payez par token en input ET output. Avec GPT-4, 100K tokens de contexte coûtent ~$1 par requête. Optimisez votre contexte pour réduire les coûts.
- Quelle est la fenêtre de contexte de Claude ?
- Claude 3 Opus, Sonnet et Haiku supportent tous 200K tokens de contexte, le plus grand du marché. Idéal pour des documents longs ou des conversations étendues.
- Comment calculer le nombre de tokens ?
- Règle approximative : 1 token ≈ 4 caractères en anglais, ≈ 3 caractères en français. Cet outil utilise la tokenization cl100k_base d'OpenAI pour un comptage précis.
- Faut-il remplir tout le contexte disponible ?
- Non. Plus de contexte = plus de bruit potentiel. Le LLM peut se perdre dans trop d'information (effet "lost in the middle"). Privilégiez un contexte ciblé et pertinent.
- Quel ratio contexte/réponse viser ?
- Réservez 20-30% de votre budget tokens pour la réponse. Si vous utilisez 100K tokens de contexte, attendez-vous à des réponses de 20-30K tokens maximum.
