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Calculateur de Fenêtre de Contexte IA

Découvrez la quantité de contenu qui tient dans la fenêtre de contexte des grands modèles d'IA. Convertissez entre tokens, mots, pages et fichiers de code pour planifier vos prompts et vos stratégies RAG.

Paramètres

Sélectionnez le type de contenu à estimer.

Pour le texte : en Ko (KB). Code : nombre de fichiers. Livres : nombre de pages. Mots : total.

Résultats

Tokens Estimés12800

50 KB of plain text ≈ 12,800 tokens

Autres résultats (1)
Compatibilité du Modèle
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Pourquoi choisir Calculateur de Fenêtre de Contexte IA

Calculez la quantité de contenu pouvant tenir dans la fenêtre de contexte de GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro et d'autres LLMs. Convertissez les Ko de texte, les fichiers de code, les pages de livre et le nombre de mots pour optimiser vos prompts et la récupération RAG.

  • ✓Convertissez les mots, les pages, les fichiers de code et les Ko en tokens IA
  • ✓Comparez les fenêtres de contexte des principaux LLM comme GPT-4o, Claude 3.5 et Llama 3
  • ✓Optimisez vos stratégies de découpage (Chunking) pour les systèmes RAG
  • ✓Déterminez instantanément quels modèles peuvent traiter toute votre base de code ou vos longs documents

Comment utiliser

  1. 1Sélectionnez le type de contenu (Texte brut, Code source, Pages de livre ou Nombre de mots)
  2. 2Entrez la quantité estimée (par exemple, le nombre de pages ou de fichiers de code)
  3. 3Consultez l'estimation automatique du nombre de tokens
  4. 4Vérifiez la liste de compatibilité pour voir quels modèles d'IA peuvent traiter votre demande

Questions fréquentes (FAQ)

Qu'est-ce qu'une fenêtre de contexte (Context Window) en IA ?

Une fenêtre de contexte est la quantité maximale de texte (mesurée en tokens) qu'un modèle d'IA peut traiter dans un seul prompt. Cette limite inclut à la fois votre texte d'entrée et la réponse générée par le modèle.

Comment les tokens des fichiers de code sont-ils estimés ?

Par défaut, nous estimons qu'un fichier de code source moyen contient environ 200 à 300 lignes, ce qui se traduit par une densité de tokens spécifique. Le code consomme généralement plus de tokens par mot en raison de l'utilisation intensive de symboles, de la ponctuation, de l'indentation et des variables camelCase.

Quels modèles possèdent les plus grandes fenêtres de contexte ?

Actuellement, des modèles comme Gemini 1.5 Pro de Google offrent jusqu'à 2 millions de tokens de contexte, capables de lire des livres entiers ou d'immenses bases de code en une seule fois. Les modèles Claude 3 d'Anthropic prennent en charge 200 000 tokens, tandis que GPT-4o prend en charge 128 000 tokens.