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Coûts de l'IA pour les entreprises : Le prix des modèles Claude est de 20 à 30 % plus élevé que celui des modèles GPT en termes de déploiement
Il est bien connu que les différentes familles de modèles peuvent utiliser différents outils de symbolisation. Cependant, peu de recherches ont été menées sur la manière dont le processus de tokénisation varie entre ces systèmes. Tous les tokenizers produisent-ils le même nombre de tokens pour un texte d'entrée identique ? Si ce n'est pas le cas, quelle est l'importance de ces différences ? Quelles sont les implications pratiques de ces différences ?
Cet article répond à ces questions en examinant les conséquences réelles de la variabilité de la tokenisation. Nous présentons une analyse comparative de deux grandes familles de modèles : ChatGPT d'OpenAI et Claude d'Anthropic. Alors que leurs taux de "coût par jeton" annoncés semblent très compétitifs, nos tests révèlent que les modèles d'Anthropic peuvent en fait être 20 à 30 % plus chers que les modèles GPT dans la pratique.
Prix de l'API - Claude 3.5 Sonnet vs GPT-4o
À partir de juin 2024, les structures de prix de ces deux modèles de frontière avancée sont très proches l'une de l'autre. Le Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic et le GPT-4o d'OpenAI maintiennent des coûts identiques pour les jetons de sortie, tandis que le Claude 3.5 Sonnet offre une réduction de 40 % sur les jetons d'entrée.
Source : Vantage
L'inefficacité cachée de la tokenisation
Malgré les taux de jetons d'entrée inférieurs d'Anthropic, nos expériences avec des ensembles d'invites fixes démontrent que GPT-4o fournit systématiquement des coûts globaux plus économiques que Claude Sonnet-3.5.
Comment expliquer cet écart ?
Le tokenizer d'Anthropic segmente typiquement un texte d'entrée identique en plus de tokens que l'approche d'OpenAI. Cela signifie que pour les mêmes invites, les modèles Anthropic génèrent des nombres de jetons significativement plus élevés que leurs équivalents OpenAI. Par conséquent, bien que le coût d'entrée par jeton de Claude 3.5 Sonnet semble inférieur, l'augmentation du volume de tokénisation annule souvent ces économies, ce qui se traduit par des dépenses totales plus élevées pour les implémentations pratiques.
Ce coût caché provient de la méthodologie d'encodage des jetons d'Anthropic, qui nécessite souvent plus de jetons pour représenter un contenu équivalent. L'inflation du nombre de jetons a un impact considérable sur les coûts opérationnels et sur l'efficacité des fenêtres contextuelles.
Variations de tokenisation spécifiques à un domaine
Le tokenizer d'Anthropic traite différents domaines de contenu avec une efficacité variable, produisant des augmentations incohérentes du nombre de jetons par rapport aux modèles d'OpenAI. La communauté des chercheurs en IA a documenté des disparités de tokenisation similaires. Nous avons validé nos résultats dans trois domaines importants : Articles en anglais, code Python et contenu mathématique.
Domaine Modèle Entrée Jetons GPT Tokens Claude % de surcharge de tokens Articles en anglais 
Autres implications pratiques des différences de tokenisationAu-delà des considérations de coût direct, l'inefficacité du tokenizer affecte indirectement l'utilisation de la fenêtre de contexte. Alors que les modèles Anthropic annoncent une fenêtre de contexte de 200K tokens contre 128K pour OpenAI, la verbosité de la tokenisation peut en fait réduire l'espace utilisable effectif dans les modèles Anthropic. Cela crée un écart potentiel entre les tailles de fenêtre de contexte annoncées et leur capacité pratique et effective.
Détails de la mise en œuvre de la tokenisation
Les modèles GPT utilisent le codage par paires d'octets (BPE), qui combine des paires de caractères fréquentes pour former des jetons. Les derniers modèles GPT utilisent spécifiquement le tokenizer open-source o200k_base. Les jetons utilisés par GPT-4o dans le tokenizer tiktoken sont accessibles au public.
JSON {#reasoning "o1-xxx" : "o200k_base","o3-xxx": "o200k_base",# chat"chatgpt-4o-": "o200k_base","gpt-4o-xxx": "o200k_base",# par exemple, gpt-4o-2024-05-13 "gpt-4-xxx" : "cl100k_base",# par exemple, gpt-4-0314, etc., plus gpt-4-32k "gpt-3.5-turbo-xxx" : "cl100k_base",# par exemple gpt-3.5-turbo-0301, -0401, etc.}
Malheureusement, l'approche de tokenisation d'Anthropic reste moins transparente, car son tokenizer n'est pas aussi facilement disponible que celui de GPT. Anthropic a introduit une API de comptage de jetons en décembre 2024, mais cette fonctionnalité a été abandonnée dans les versions 2025 ultérieures.
Selon Latenode, "Anthropic utilise un tokenizer unique avec seulement 65 000 variations de token, comparé aux 100 261 variations d'OpenAI pour GPT-4." Un cahier Colab accessible au public contient un code Python permettant d'analyser les différences de symbolisation entre les modèles GPT et Claude. Un autre outil qui s'interface avec des tokenizers communs et accessibles au public corrobore nos résultats.
Pour les entreprises d'IA, la possibilité d'estimer avec précision le nombre de jetons sans invoquer les API des modèles réels est essentielle pour la prévision des coûts et l'établissement du budget.
Des informations essentielles
- Les prix compétitifs d'Anthropic contiennent des dépenses cachées :
Alors que Claude 3.5 Sonnet offre des coûts de jetons d'entrée inférieurs de 40 % à ceux de GPT-4o, cet avantage apparent peut être trompeur en raison de différences fondamentales dans la tokenisation du texte. - L'inefficacité cachée de la tokenisation :
Les modèles anthropiques produisent intrinsèquement plus de jetons. Pour les organisations qui traitent des volumes de texte importants, il est essentiel de comprendre cette variation pour évaluer avec précision les coûts de déploiement. - La performance de la tokenisation spécifique à un domaine :
Lorsque vous choisissez entre les modèles OpenAI et Anthropic, évaluez soigneusement votre contenu d'entrée typique. Alors que les tâches en langage naturel peuvent présenter des différences de coûts minimes, les domaines techniques ou structurés pourraient connaître des dépenses significativement plus élevées avec les modèles Anthropic. - Capacité effective de la fenêtre contextuelle :
En raison de la verbosité de la tokenisation d'Anthropic, sa fenêtre de contexte annoncée de 200K pourrait fournir moins d'espace pratique utilisable que les 128K d'OpenAI, créant potentiellement un écart entre la capacité de contexte annoncée et la capacité réelle.
Anthropic n'avait pas répondu à la demande de commentaire de VentureBeat à l'heure de la publication. Nous mettrons à jour cet article en cas de réponse.
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xix.ai
commentaires (1)
![AnthonyGonzalez]()
Interesting pricing gap! But the tokenizer differences can really impact actual costs per task. I wonder if Claude's higher price is justified by better performance in certain use cases. 🤔
Il est bien connu que les différentes familles de modèles peuvent utiliser différents outils de symbolisation. Cependant, peu de recherches ont été menées sur la manière dont le processus de tokénisation varie entre ces systèmes. Tous les tokenizers produisent-ils le même nombre de tokens pour un texte d'entrée identique ? Si ce n'est pas le cas, quelle est l'importance de ces différences ? Quelles sont les implications pratiques de ces différences ?
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Comment expliquer cet écart ?
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Ce coût caché provient de la méthodologie d'encodage des jetons d'Anthropic, qui nécessite souvent plus de jetons pour représenter un contenu équivalent. L'inflation du nombre de jetons a un impact considérable sur les coûts opérationnels et sur l'efficacité des fenêtres contextuelles.
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| Domaine | Modèle Entrée | Jetons GPT | Tokens Claude | % de surcharge de tokens |
| Articles en anglais | Autres implications pratiques des différences de tokenisation Au-delà des considérations de coût direct, l'inefficacité du tokenizer affecte indirectement l'utilisation de la fenêtre de contexte. Alors que les modèles Anthropic annoncent une fenêtre de contexte de 200K tokens contre 128K pour OpenAI, la verbosité de la tokenisation peut en fait réduire l'espace utilisable effectif dans les modèles Anthropic. Cela crée un écart potentiel entre les tailles de fenêtre de contexte annoncées et leur capacité pratique et effective. Détails de la mise en œuvre de la tokenisationLes modèles GPT utilisent le codage par paires d'octets (BPE), qui combine des paires de caractères fréquentes pour former des jetons. Les derniers modèles GPT utilisent spécifiquement le tokenizer open-source o200k_base. Les jetons utilisés par GPT-4o dans le tokenizer tiktoken sont accessibles au public. Malheureusement, l'approche de tokenisation d'Anthropic reste moins transparente, car son tokenizer n'est pas aussi facilement disponible que celui de GPT. Anthropic a introduit une API de comptage de jetons en décembre 2024, mais cette fonctionnalité a été abandonnée dans les versions 2025 ultérieures. Selon Latenode, "Anthropic utilise un tokenizer unique avec seulement 65 000 variations de token, comparé aux 100 261 variations d'OpenAI pour GPT-4." Un cahier Colab accessible au public contient un code Python permettant d'analyser les différences de symbolisation entre les modèles GPT et Claude. Un autre outil qui s'interface avec des tokenizers communs et accessibles au public corrobore nos résultats. Des informations essentielles
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