Calculateur de fenêtre de contexte
Un texte de 100 000 tokens occupe 10 % d’une fenêtre de contexte de 1 000 000 de tokens et laisse 900 000 tokens libres.
Mode d’emploi
- Collez votre texte ou chargez un fichier texte. Vous pouvez aussi laisser la zone vide et saisir un nombre de tokens.
- Si vous le souhaitez, réservez des tokens pour la réponse dans le champ de réserve.
- Lisez le tableau : part utilisée, tokens restants et mots et pages approximatifs restants pour chaque modèle. La ligne devient rouge si le texte ne tient pas.
Méthode de calcul
Part utilisée = tokens ÷ fenêtre de contexte × 100. Tokens restants = fenêtre − tokens réservés − tokens utilisés. Le texte tient si le reste est nul ou positif.
Les tokens viennent de votre texte. GPT-4o et GPT-4.1 utilisent le décompte exact avec o200k_base (js-tiktoken). Les modèles GPT-6 n’ont pas de nom de tokeniseur dans la documentation d’OpenAI ; leurs lignes utilisent o200k_base comme référence (marquées †). Les lignes Claude et Gemini sont des estimations (marquées ‡) à partir des ratios de la documentation d’Anthropic et de Google : Claude 2,5 caractères ou 0,555 mot par token, Gemini 4 caractères ou 60 à 80 mots pour 100 tokens, avec la valeur la plus grande. Si vous saisissez un nombre de tokens, le même nombre sert pour tous les modèles.
Mots restants = tokens restants × mots par token. Avec un texte collé, le ratio est mesuré sur votre texte pour chaque modèle ; avec un nombre de tokens saisi, on utilise le ratio documenté (Claude 0,555 ; Gemini 0,7, milieu de 60 à 80 pour 100) ou 0,75 pour OpenAI, une règle empirique courante. Pages restantes = mots restants ÷ mots par page, 500 par défaut et modifiable.
Modèles, limites et sources
La fenêtre de contexte et la sortie maximale sont les chiffres indiqués sur la page de documentation de chaque fournisseur, vérifiés le 2026-10-15.
Les fenêtres peuvent changer ou varier selon le forfait et la plateforme. Consultez la page source avant de vous fier à un chiffre.
| Modèle | Fenêtre de contexte (tokens) | Sortie maximale (tokens) | Source (vérifiée) |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 (claude-fable-5-1) | 1 000 000 | 128 000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5) | 1 000 000 | 128 000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Sonnet 5.5 (claude-sonnet-5-5) | 1 000 000 | 128 000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5) | 1 000 000 | 128 000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| GPT-6 Astra (gpt-6-astra) | 1 050 000 | 128 000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra (2026-10-15) |
| GPT-6.1 Sol (gpt-6.1-sol) | 1 050 000 | 128 000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol (2026-10-15) |
| GPT-6 Luna (gpt-6-luna) | 1 050 000 | 128 000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna (2026-10-15) |
| GPT-4.1 (gpt-4.1) | 1 047 576 | 32 768 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4.1 (2026-10-15) |
| GPT-4o (gpt-4o) | 128 000 | 16 384 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4o (2026-10-15) |
| Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) | 1 048 576 | 65 536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash (2026-10-15) |
| Gemini 3.1 Pro (preview) (gemini-3.1-pro-preview) | 1 048 576 | 65 536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview (2026-10-15) |
| Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro) | 1 048 576 | 65 536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-pro (2026-10-15) |
| Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash) | 1 048 576 | 65 536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-flash (2026-10-15) |
Questions fréquentes
Combien de mots tiennent dans une fenêtre de 1 M de tokens ?
Anthropic indique qu’1 M de tokens représente environ 555 000 mots avec son tokeniseur actuel. Google indique que 100 tokens font environ 60 à 80 mots anglais, soit 600 000 à 800 000 mots pour 1 M de tokens. Cela varie selon la langue et le contenu.
La fenêtre de contexte inclut-elle la réponse ?
La documentation de chaque fournisseur définit comment les tokens d’entrée, de sortie et de raisonnement se partagent la fenêtre. Utilisez le champ de réserve pour mettre de côté les tokens attendus pour la réponse. Le tableau du guide donne la sortie maximale de chaque modèle.
Quelle est la précision du pourcentage ?
Pour GPT-4o et GPT-4.1 d’OpenAI, il est exact pour le seul texte. GPT-6 est une référence, Claude et Gemini sont des estimations : gardez une marge près de la limite et vérifiez avec l’API de comptage de tokens du fournisseur.
Pourquoi mon modèle préféré est-il absent ?
Seuls figurent les modèles dont la fenêtre de contexte a été confirmée sur une page de documentation officielle, avec la source et la date de vérification dans le guide. Les limites changent et certains forfaits ou plateformes offrent des fenêtres plus petites ; vérifiez sur la page liée avant de vous fier à un chiffre.
Mon texte est-il envoyé quelque part ?
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