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Comprendre les Tokens et max_tokens dans les APIs d’IA

Lors de l’utilisation de modèles d’IA comme GPT via des APIs, comprendre le fonctionnement des tokens est essentiel pour optimiser les performances, maîtriser les coûts et garantir des réponses fiables, notamment lors de la génération de code.

Qu’est-ce qu’un Token ?​

  • Un token est un fragment de texte : généralement un mot, une partie de mot ou un signe de ponctuation.
  • Les modèles traitent les entrées sous forme de tokens (prompt tokens) et génèrent des sorties (completion tokens) également en tokens.
  • Chaque modèle possède une limite maximale de tokens (par exemple, GPT-4 peut gérer jusqu’à 128 000 tokens selon la configuration).

Exemples :

  • "éléphant" → 1 token
  • "incroyable" → 2 tokens
  • "print(i)" → 6 tokens (chaque caractère ou symbole peut être un token distinct)

Qu’est-ce que max_tokens ?​

Le paramètre max_tokens définit le nombre maximal de tokens que le modèle peut générer dans sa réponse.

Points clés :​

  • Ce n’est pas une longueur fixe de réponse.
  • Il limite uniquement la taille maximale de la sortie.
  • Le modèle s’arrête lorsqu’il :
    • Atteint une fin naturelle
    • Rencontre une condition d’arrêt
    • Atteint la limite max_tokens

Pourquoi définir max_tokens ?​

  1. Contrôler la longueur des réponses : éviter les réponses trop longues.
  2. Gérer les coûts : la facturation se fait par token (entrée + sortie).
  3. Prévenir les erreurs : rester dans la limite totale de tokens du modèle.
  4. Comportement prévisible : utile pour des réponses de complexité ou de longueur connue.

Que se passe-t-il si vous ne définissez pas max_tokens ?​

  • Le modèle utilise une limite interne par défaut (variable selon le modèle).
  • Risques encourus :
    • Temps de réponse plus longs
    • Coûts plus élevés
    • Dépassement involontaire de la limite de contexte

Pourquoi le code consomme-t-il plus de tokens qu’il n’y paraît ?​

Même de petits extraits de code peuvent utiliser beaucoup de tokens à cause de leur structure et de leur syntaxe.

Raisons principales :​

  • Densité élevée de tokens : chaque symbole, mot-clé ou indentation peut être un token distinct.
  • Surcharge de formatage : sauts de ligne, indentations, commentaires et structure augmentent le nombre de tokens.
  • Instructions du prompt : demander des commentaires détaillés ou plusieurs fonctionnalités augmente la sortie.

Exemple :​

for i in range(10):
    print(i)

Ce code de 3 lignes consomme environ 10 tokens ou plus.

Bonnes pratiques​

ObjectifRecommandation
Réponse courteDéfinir un max_tokens bas et préciser « brièvement » dans le prompt
Réponse longue et détailléeDéfinir un max_tokens élevé (ex : 800–1000)
Maîtrise des coûtsFixer une limite stricte de max_tokens
Réponses flexiblesDéfinir une limite généreuse et laisser le modèle décider
Génération de codeÊtre concis dans le prompt et limiter la verbosité

Estimer l’utilisation des tokens​

Utilisez des bibliothèques comme tiktoken pour estimer le nombre de tokens dans votre prompt et ajuster votre max_tokens en conséquence.

Résumé​

  • Les tokens sont l’unité de base des modèles d’IA.
  • max_tokens définit une limite maximale, pas une cible.
  • Le code est court visuellement mais dense en tokens.
  • Ajustez max_tokens pour équilibrer coût, performance et qualité.

Une gestion judicieuse des tokens permet d’optimiser le comportement et l’efficacité de vos applications IA.