Comptage de tokens

ConstruireGestion du contexte

Comptage des jetons

Déterminez le nombre de jetons dans un message avant de l'envoyer à Claude pour prendre des décisions éclairées sur vos invites et votre utilisation.

Le comptage des jetons vous permet de déterminer le nombre de jetons dans un message avant de l'envoyer à Claude, ce qui vous aide à prendre des décisions éclairées sur vos invites et votre utilisation. Avec le comptage des jetons, vous pouvez

Gérer de manière proactive les limites de débit et les coûts
Prendre des décisions intelligentes de routage de modèle
Optimiser les invites pour qu'elles aient une longueur spécifique

This feature is eligible for Zero Data Retention (ZDR). When your organization has a ZDR arrangement, data sent through this feature is not stored after the API response is returned.

Comment compter les jetons des messages

Le point de terminaison comptage des jetons accepte la même liste structurée d'entrées pour créer un message, y compris le support des invites système, des outils, des images et des PDF. La réponse contient le nombre total de jetons d'entrée.

Le comptage des jetons doit être considéré comme une estimation. Dans certains cas, le nombre réel de jetons d'entrée utilisés lors de la création d'un message peut différer légèrement.

Les comptages de jetons peuvent inclure des jetons ajoutés automatiquement par Anthropic pour les optimisations système. Vous ne serez pas facturé pour les jetons ajoutés par le système. La facturation reflète uniquement votre contenu.

Modèles pris en charge

Tous les modèles actifs prennent en charge le comptage des jetons.

Compter les jetons dans les messages de base

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    system="You are a scientist",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 14 }

Compter les jetons dans les messages avec des outils

Les comptages de jetons des outils serveur s'appliquent uniquement au premier appel d'échantillonnage.

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    tools=[
        {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather in a given location",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                    }
                },
                "required": ["location"],
            },
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco?"}],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 403 }

Compter les jetons dans les messages avec des images

import base64
import httpx

image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
image_media_type = "image/jpeg"
image_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image_media_type,
                        "data": image_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Describe this image"},
            ],
        }
    ],
)
print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 1551 }

Compter les jetons dans les messages avec la réflexion étendue

Voir comment la fenêtre de contexte est calculée avec la réflexion étendue pour plus de détails

Les blocs de réflexion des tours d'assistant précédents sont ignorés et ne comptent pas vers vos jetons d'entrée
La réflexion du tour d'assistant actuel compte vers vos jetons d'entrée

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-sonnet-4-6",
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 16000},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?",
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "type": "thinking",
                    "thinking": "This is a nice number theory question. Let's think about it step by step...",
                    "signature": "EuYBCkQYAiJAgCs1le6/Pol5Z4/JMomVOouGrWdhYNsH3ukzUECbB6iWrSQtsQuRHJID6lWV...",
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Yes, there are infinitely many prime numbers p such that p mod 4 = 3...",
                },
            ],
        },
        {"role": "user", "content": "Can you write a formal proof?"},
    ],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 88 }

Compter les jetons dans les messages avec des PDF

Le comptage des jetons supporte les PDF avec les mêmes limitations que l'API Messages.

import base64
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

with open("document.pdf", "rb") as pdf_file:
    pdf_base64 = base64.standard_b64encode(pdf_file.read()).decode("utf-8")

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "document",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "application/pdf",
                        "data": pdf_base64,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Please summarize this document."},
            ],
        }
    ],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 2188 }

Tarification et limites de débit

Le comptage des jetons est gratuit mais soumis aux limites de débit des demandes par minute en fonction de votre niveau d'utilisation. Si vous avez besoin de limites plus élevées, contactez l'équipe commerciale via la Claude Console.

Niveau d'utilisation	Demandes par minute (RPM)
1	100
2	2 000
3	4 000
4	8 000

Le comptage des jetons et la création de messages ont des limites de débit séparées et indépendantes. L'utilisation de l'une ne compte pas contre les limites de l'autre.

FAQ

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Comptage des jetons

Déterminez le nombre de jetons dans un message avant de l'envoyer à Claude pour prendre des décisions éclairées sur vos invites et votre utilisation.

Gérer de manière proactive les limites de débit et les coûts
Prendre des décisions intelligentes de routage de modèle
Optimiser les invites pour qu'elles aient une longueur spécifique

This feature is eligible for Zero Data Retention (ZDR). When your organization has a ZDR arrangement, data sent through this feature is not stored after the API response is returned.

Comment compter les jetons des messages

Le comptage des jetons doit être considéré comme une estimation. Dans certains cas, le nombre réel de jetons d'entrée utilisés lors de la création d'un message peut différer légèrement.

Modèles pris en charge

Tous les modèles actifs prennent en charge le comptage des jetons.

Compter les jetons dans les messages de base

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    system="You are a scientist",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, Claude"}],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 14 }

Compter les jetons dans les messages avec des outils

Les comptages de jetons des outils serveur s'appliquent uniquement au premier appel d'échantillonnage.

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    tools=[
        {
            "name": "get_weather",
            "description": "Get the current weather in a given location",
            "input_schema": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {
                        "type": "string",
                        "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA",
                    }
                },
                "required": ["location"],
            },
        }
    ],
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather like in San Francisco?"}],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 403 }

Compter les jetons dans les messages avec des images

import base64
import httpx

image_url = "https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/a/a7/Camponotus_flavomarginatus_ant.jpg"
image_media_type = "image/jpeg"
image_data = base64.standard_b64encode(httpx.get(image_url).content).decode("utf-8")

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "image",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": image_media_type,
                        "data": image_data,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Describe this image"},
            ],
        }
    ],
)
print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 1551 }

Compter les jetons dans les messages avec la réflexion étendue

Voir comment la fenêtre de contexte est calculée avec la réflexion étendue pour plus de détails

Les blocs de réflexion des tours d'assistant précédents sont ignorés et ne comptent pas vers vos jetons d'entrée
La réflexion du tour d'assistant actuel compte vers vos jetons d'entrée

client = anthropic.Anthropic()

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-sonnet-4-6",
    thinking={"type": "enabled", "budget_tokens": 16000},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Are there an infinite number of prime numbers such that n mod 4 == 3?",
        },
        {
            "role": "assistant",
            "content": [
                {
                    "type": "thinking",
                    "thinking": "This is a nice number theory question. Let's think about it step by step...",
                    "signature": "EuYBCkQYAiJAgCs1le6/Pol5Z4/JMomVOouGrWdhYNsH3ukzUECbB6iWrSQtsQuRHJID6lWV...",
                },
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Yes, there are infinitely many prime numbers p such that p mod 4 = 3...",
                },
            ],
        },
        {"role": "user", "content": "Can you write a formal proof?"},
    ],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 88 }

Compter les jetons dans les messages avec des PDF

Le comptage des jetons supporte les PDF avec les mêmes limitations que l'API Messages.

import base64
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()

with open("document.pdf", "rb") as pdf_file:
    pdf_base64 = base64.standard_b64encode(pdf_file.read()).decode("utf-8")

response = client.messages.count_tokens(
    model="claude-opus-4-7",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "document",
                    "source": {
                        "type": "base64",
                        "media_type": "application/pdf",
                        "data": pdf_base64,
                    },
                },
                {"type": "text", "text": "Please summarize this document."},
            ],
        }
    ],
)

print(response.json())

Output

{ "input_tokens": 2188 }

Tarification et limites de débit

Niveau d'utilisation	Demandes par minute (RPM)
1	100
2	2 000
3	4 000
4	8 000

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Tarification et limites de débit

FAQ

Le comptage des jetons utilise-t-il la mise en cache des invites ?

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