{"id":4476,"date":"2026-03-17T14:56:57","date_gmt":"2026-03-17T06:56:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aigosearch.com\/?p=4476"},"modified":"2026-03-17T15:54:43","modified_gmt":"2026-03-17T07:54:43","slug":"ai-tokens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aigosearch.com\/fr\/post\/ai-tokens\/","title":{"rendered":"Que sont les tokens d'IA ? Tarification, fen\u00eatre de contexte et tokens image\/vid\u00e9o expliqu\u00e9s"},"content":{"rendered":"
Si vous avez utilis\u00e9 des outils d'IA comme ChatGPT, Claude ou Gemini, vous avez probablement vu le terme \u00ab tokens \u00bb partout. Qu'il s'agisse de la tarification de l'API, des limites du mod\u00e8le ou des \u00ab fen\u00eatres de contexte \u00bb, les tokens sont au c\u0153ur du fonctionnement r\u00e9el de l'IA.<\/p>\n\n\n\n
Alors, que sont exactement les tokens et pourquoi sont-ils si importants ? Ce guide vous explique tout de mani\u00e8re claire et pratique.<\/p>\n\n\n\n
Token IA<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
Que sont les tokens ?<\/h2>\n\n\n\n
\u00c0 la base :<\/p>\n\n\n\n
\n
Un token est la plus petite unit\u00e9 de texte qu'un mod\u00e8le d'IA traite.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Ce n'est pas exactement un mot ou un caract\u00e8re. Un token peut \u00eatre :<\/p>\n\n\n\n
\n
Un mot entierhello<\/code>)<\/li>\n\n\n\n
Une partie d'un motun<\/code> + believable<\/code>)<\/li>\n\n\n\n
Ponctuation.<\/code>, ,<\/code>)<\/li>\n\n\n\n
Un seul caract\u00e8re chinois ou mot (selon la tokenisation)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Exemple :<\/strong><\/p>\n\n\n\nI love AI tools\n\n\n\n
Tokenis\u00e9 comme suit :<\/strong><\/p>\n\n\n\n[“I”, “love”, “AI”, “tools”] \u2192 4 tokens\n\n\n\n
Mais pour un mot plus complexe :<\/strong><\/p>\n\n\n\nunbelievable\n\n\n\n
Pourquoi ne pas facturer au nombre de mots ?<\/h2>\n\n\n\n
Une question courante se pose : pourquoi les plateformes d'IA ne facturent-elles pas simplement au mot ou au caract\u00e8re, \u00e0 l'instar des services de traduction traditionnels ? Le passage \u00e0 la facturation par tokens est motiv\u00e9 par trois n\u00e9cessit\u00e9s techniques fondamentales. Premi\u00e8rement, la standardisation linguistique est presque impossible avec le d\u00e9compte des mots. Alors que l'anglais repose sur des espaces clairs entre les mots, des langues comme le chinois n'en ont pas, et d'autres comme le japonais ou le cor\u00e9en poss\u00e8dent des structures morphologiques tr\u00e8s complexes. Les tokens fournissent une mesure universelle qui standardise les co\u00fbts de traitement pour toutes les langues humaines.<\/p>\n\n\n\n
Deuxi\u00e8mement, les tokens repr\u00e9sentent la mani\u00e8re dont les mod\u00e8les \u00ab pensent \u00bb r\u00e9ellement. Les mod\u00e8les d'IA ne voient pas les phrases ou les mots comme les humains ; ils traitent plut\u00f4t des s\u00e9quences de vecteurs math\u00e9matiques. Le flux de travail passe par $Input \\rightarrow Tokenization \\rightarrow Vectors \\rightarrow Model$, pour finir par un retour aux $Output Tokens$. Dans cette architecture, les tokens sont la v\u00e9ritable unit\u00e9 de calcul du \u00ab cerveau \u00bb du syst\u00e8me.<\/p>\n\n\n\n
Enfin, la tokenisation permet une tarification plus pr\u00e9cise bas\u00e9e sur la complexit\u00e9 informatique r\u00e9elle. Des mots simples et courants peuvent ne n\u00e9cessiter qu'un seul token, tandis que des termes techniques rares ou des cha\u00eenes de code complexes n\u00e9cessitent plusieurs tokens pour \u00eatre d\u00e9compos\u00e9s. En facturant sur la base des tokens plut\u00f4t que des caract\u00e8res, les plateformes peuvent garantir que la tarification refl\u00e8te fid\u00e8lement la puissance GPU et les ressources informatiques r\u00e9ellement consomm\u00e9es par le mod\u00e8le pour g\u00e9n\u00e9rer une r\u00e9ponse sp\u00e9cifique.<\/p>\n\n\n\n
Tokens vs Mots : quelle est la diff\u00e9rence ?<\/h2>\n\n\n\n
Dans de nombreux cas, le contenu en chinois est plus efficace en termes de tokens.<\/p>\n\n\n\n
Comment fonctionne la tarification de l'IA<\/h2>\n\n\n\n
La formule fondamentale de la facturation de l'IA est simple : Tokens d'entr\u00e9e + Tokens de sortie = Utilisation totale. Pour illustrer cela, prenons une interaction typique o\u00f9 vous demandez au syst\u00e8me d'effectuer une t\u00e2che. Si votre invite est \u00ab R\u00e9diger un article SEO \u00bb, cette instruction courte pourrait repr\u00e9senter 10 tokens d'entr\u00e9e. L'IA g\u00e9n\u00e8re ensuite une r\u00e9ponse compl\u00e8te pouvant s'\u00e9tendre sur 500 tokens de sortie. Dans ce sc\u00e9nario, le montant total factur\u00e9 pour la transaction serait de 510 tokens. Cette distinction est cruciale car la plupart des fournisseurs tarifient les tokens d'entr\u00e9e et de sortie \u00e0 des taux diff\u00e9rents, la g\u00e9n\u00e9ration de nouveau texte n\u00e9cessitant g\u00e9n\u00e9ralement plus de puissance de calcul que la lecture des instructions fournies.<\/p>\n\n\n\n
Pourquoi les tokens de sortie co\u00fbtent plus cher<\/h2>\n\n\n\n
Sur de nombreuses plateformes :<\/p>\n\n\n\n
\n
Tokens d'entr\u00e9e = moins chers<\/li>\n\n\n\n
Tokens de sortie = plus chers<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Raison : La g\u00e9n\u00e9ration de texte n\u00e9cessite plus de calculs que sa lecture<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Qu'est-ce qu'une fen\u00eatre de contexte ?<\/h2>\n\n\n\n
Un autre concept cl\u00e9 :<\/p>\n\n\n\n
\n
La fen\u00eatre de contexte est le nombre maximum de tokens qu'un mod\u00e8le peut \u00ab m\u00e9moriser \u00bb \u00e0 la fois.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Historique de la conversation :<\/p>\n\n\n\nTour 1 : 100 tokens\n\nTour 2 : 200 tokens\n\nTour 3 : 300 tokens\n\n\n\n
Pourquoi la fen\u00eatre de contexte est importante<\/h2>\n\n\n\n
La fen\u00eatre de contexte est un facteur critique car elle d\u00e9finit directement les limites de la capacit\u00e9 op\u00e9rationnelle d'une IA. Premi\u00e8rement, elle dicte les limites de longueur de contenu que le mod\u00e8le peut g\u00e9rer \u00e0 la fois. Que vous g\u00e9n\u00e9riez des articles longs, analysiez des documents PDF volumineux ou mainteniez des conversations multi-tours \u00e9tendues, la fen\u00eatre de contexte d\u00e9termine la quantit\u00e9 d'informations pouvant \u00eatre trait\u00e9es avant que le mod\u00e8le ne commence \u00e0 perdre la trace des donn\u00e9es ant\u00e9rieures.<\/p>\n\n\n\n
Deuxi\u00e8mement, la taille de cette fen\u00eatre affecte consid\u00e9rablement la qualit\u00e9 globale de la m\u00e9moire et des performances de l'IA. Une fen\u00eatre de contexte plus large permet une compr\u00e9hension plus profonde des relations complexes au sein des donn\u00e9es, ce qui conduit \u00e0 des r\u00e9ponses plus coh\u00e9rentes et plus pertinentes par rapport au contexte. Lorsqu'un mod\u00e8le peut \u00ab voir \u00bb une plus grande partie de l'historique de la conversation ou du document \u00e0 la fois, il est moins susceptible d'avoir des hallucinations ou de se contredire. Enfin, la fen\u00eatre de contexte a un impact direct sur le co\u00fbt. Utiliser davantage le contexte disponible signifie traiter un volume plus \u00e9lev\u00e9 de tokens, ce qui entra\u00eene in\u00e9vitablement une augmentation de l'utilisation des tokens et des frais op\u00e9rationnels plus \u00e9lev\u00e9s pour chaque requ\u00eate. Plus de tokens \u2192 co\u00fbt plus \u00e9lev\u00e9<\/p>\n\n\n\n
Les tokens sont la monnaie, la m\u00e9moire et l'unit\u00e9 de calcul des syst\u00e8mes d'IA.<\/strong><\/p>\n\n\n\nL'intelligence artificielle impacte et fa\u00e7onne profond\u00e9ment notre vie quotidienne.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
Les tokens d'IA dans les images et les vid\u00e9os<\/h2>\n\n\n\n
\u00c0 mesure que l'IA \u00e9volue du traitement de texte \u00e0 la compr\u00e9hension des m\u00e9dias visuels, le concept de tokens s'est \u00e9galement \u00e9largi. Lorsque vous utilisez des mod\u00e8les multimodaux comme GPT-4o ou Gemini 1.5 Pro pour g\u00e9n\u00e9rer ou analyser des images et des vid\u00e9os, le syst\u00e8me ne les voit pas comme des fichiers, mais comme des tokens visuels sp\u00e9cialis\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
Comment les tokens d'image sont calcul\u00e9s<\/h2>\n\n\n\n
Lorsque vous t\u00e9l\u00e9chargez une image dans un mod\u00e8le d'IA, celui-ci n'interpr\u00e8te pas l'image dans son ensemble comme le feraient les humains. Au lieu de cela, l'image est d'abord transform\u00e9e dans un format structur\u00e9 que le mod\u00e8le peut traiter math\u00e9matiquement. Le processus commence par la division de l'image en une grille de petites r\u00e9gions, commun\u00e9ment appel\u00e9es patchs ou tuiles (tiles). Chaque patch repr\u00e9sente un bloc de pixels de taille fixe, par exemple 16x16 ou 32x32 pixels, selon la conception du mod\u00e8le. Apr\u00e8s cette division, chaque patch est converti en une repr\u00e9sentation num\u00e9rique appel\u00e9e plongement (embedding). Ce plongement capture des caract\u00e9ristiques visuelles importantes telles que les couleurs, les bords, les textures et les motifs. En ce sens, chaque patch fonctionne de mani\u00e8re similaire \u00e0 un token dans le traitement de texte. Tout comme une phrase est d\u00e9compos\u00e9e en tokens pour un mod\u00e8le de langage, une image est d\u00e9compos\u00e9e en patchs pour un mod\u00e8le de vision. Le nombre total de patchs g\u00e9n\u00e9r\u00e9s \u00e0 partir d'une image affecte directement la quantit\u00e9 de calcul requise.<\/p>\n\n\n\n
\u00c0 des fins de facturation, la plupart des plateformes d'IA simplifient ce processus sous-jacent en utilisant soit un co\u00fbt fixe en tokens, soit un syst\u00e8me de tarification bas\u00e9 sur la r\u00e9solution. Les images de basse r\u00e9solution se voient souvent attribuer une plage de tokens standard, g\u00e9n\u00e9ralement comprise entre 85 et 800 tokens par image. Cela permet aux plateformes de proposer une tarification pr\u00e9visible sans exposer les utilisateurs \u00e0 la complexit\u00e9 des calculs au niveau des patchs. Lorsqu'il s'agit d'images \u00e0 haute r\u00e9solution, le calcul devient plus d\u00e9taill\u00e9. Au lieu de traiter l'image comme une unit\u00e9 unique, le syst\u00e8me la divise en plusieurs tuiles (tiles). Chaque tuile est ensuite trait\u00e9e s\u00e9par\u00e9ment, g\u00e9n\u00e9rant son propre ensemble de patchs et consommant des tokens suppl\u00e9mentaires. \u00c0 mesure que la r\u00e9solution de l'image augmente, le nombre de tuiles augmente \u00e9galement, ce qui entra\u00eene une utilisation globale de tokens plus \u00e9lev\u00e9e. Par exemple, une image \u00e0 haute r\u00e9solution peut n\u00e9cessiter plusieurs fois plus de tokens qu'une image plus petite en raison du plus grand nombre d'\u00e9l\u00e9ments visuels qu'elle contient.<\/p>\n\n\n\n
La complexit\u00e9 visuelle est un autre facteur important. Une image simple comportant de grandes zones de couleur unie n\u00e9cessite moins de patchs pour \u00eatre repr\u00e9sent\u00e9e, tandis qu'une image d\u00e9taill\u00e9e \u2014 telle qu'un graphique, une capture d'\u00e9cran ou un diagramme \u2014 contient davantage de bords, de texte et de structures fines. Ces d\u00e9tails n\u00e9cessitent plus de patchs pour \u00eatre encod\u00e9s avec pr\u00e9cision, ce qui augmente le nombre total de tokens n\u00e9cessaires. M\u00eame si deux images ont la m\u00eame r\u00e9solution, la plus complexe peut consommer davantage de ressources informatiques. Certains mod\u00e8les avanc\u00e9s appliquent \u00e9galement des strat\u00e9gies de traitement dynamique, o\u00f9 les r\u00e9gions plus d\u00e9taill\u00e9es re\u00e7oivent plus d'attention ou une repr\u00e9sentation plus fine, tandis que les zones plus simples sont compress\u00e9es plus efficacement. Bien que cela se produise en interne et ne soit pas directement visible par les utilisateurs, cela renforce l'id\u00e9e que la r\u00e9solution et le contenu influencent tous deux l'utilisation des tokens.<\/p>\n\n\n\n
En r\u00e9sum\u00e9, le calcul des tokens d'image est bas\u00e9 sur la mani\u00e8re dont une image est divis\u00e9e en patchs et convertie en donn\u00e9es num\u00e9riques. Chaque patch agit comme une unit\u00e9 de calcul, similaire \u00e0 un token dans un texte. Bien que les plateformes simplifient souvent la tarification via des mod\u00e8les fixes ou bas\u00e9s sur la r\u00e9solution, le principe de base reste constant : une r\u00e9solution plus \u00e9lev\u00e9e et des d\u00e9tails plus importants entra\u00eenent davantage de patchs, ce qui conduit \u00e0 une consommation de tokens plus \u00e9lev\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n
Comment les tokens vid\u00e9o sont calcul\u00e9s<\/h2>\n\n\n\nCapture d'\u00e9cran de l'interface de pr\u00e9sentation vid\u00e9o d'OpenAI Sora<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
Le traitement vid\u00e9o est nettement plus complexe que le traitement d'image car il introduit une dimension suppl\u00e9mentaire : le temps. Au lieu d'analyser une seule image statique, les mod\u00e8les d'IA doivent interpr\u00e9ter une s\u00e9quence d'images qui, ensemble, forment le mouvement et le contexte. Pour g\u00e9rer cela efficacement, la plupart des mod\u00e8les ne traitent pas chaque image d'une vid\u00e9o. Au lieu de cela, ils utilisent une technique appel\u00e9e \u00e9chantillonnage d'images (frame sampling), o\u00f9 les images sont extraites \u00e0 un intervalle fixe, par exemple une image par seconde ou quelques images par seconde, selon la t\u00e2che et la configuration du mod\u00e8le. Chaque image \u00e9chantillonn\u00e9e est ensuite trait\u00e9e de la m\u00eame mani\u00e8re qu'une image. Le mod\u00e8le divise l'image en patchs, convertit ces patchs en plongements num\u00e9riques et les traite comme des tokens visuels. En d'autres termes, chaque image \u00e9chantillonn\u00e9e apporte son propre ensemble de tokens, tout comme le ferait une image individuelle. Cela signifie que l'utilisation des tokens vid\u00e9o est essentiellement l'accumulation des tokens de toutes les images \u00e9chantillonn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n
Le nombre total de tokens requis pour une vid\u00e9o peut \u00eatre estim\u00e9 en multipliant le nombre d'images \u00e9chantillonn\u00e9es par le co\u00fbt en tokens par image. Par exemple, si un mod\u00e8le \u00e9chantillonne une image par seconde \u00e0 partir d'une vid\u00e9o d'une minute, il traitera 60 images. Si chaque image correspond \u00e0 un certain nombre de tokens en fonction de sa r\u00e9solution, alors le total des tokens d'entr\u00e9e sera la somme de toutes ces images. Des images de plus haute r\u00e9solution ou des visuels plus complexes au sein de chaque image peuvent augmenter davantage le nombre de tokens. C'est pourquoi les vid\u00e9os plus longues deviennent rapidement co\u00fbteuses \u00e0 traiter. L'augmentation de la dur\u00e9e de la vid\u00e9o augmente le nombre d'images \u00e9chantillonn\u00e9es, et l'augmentation du taux d'\u00e9chantillonnage rend cette croissance encore plus rapide. Par exemple, \u00e9chantillonner deux images par seconde au lieu d'une doublerait le nombre d'images et, par cons\u00e9quent, doublerait l'utilisation des tokens. De m\u00eame, les vid\u00e9os haute r\u00e9solution amplifient le co\u00fbt car chaque image contient plus de donn\u00e9es visuelles \u00e0 encoder.<\/p>\n\n\n\n
La coh\u00e9rence temporelle est un autre facteur important. Certains mod\u00e8les avanc\u00e9s tentent de comprendre le mouvement et les relations entre les images, au lieu de les traiter simplement comme des images isol\u00e9es. Bien que cela puisse am\u00e9liorer la pr\u00e9cision dans des t\u00e2ches telles que la reconnaissance d'actions ou la compr\u00e9hension de sc\u00e8nes, cela augmente \u00e9galement la complexit\u00e9 de calcul et peut n\u00e9cessiter des repr\u00e9sentations internes suppl\u00e9mentaires au-del\u00e0 du simple comptage de tokens bas\u00e9 sur les images. \u00c9tant donn\u00e9 que l'utilisation des tokens vid\u00e9o cro\u00eet rapidement avec la longueur et la r\u00e9solution, elle impose de lourdes exigences \u00e0 la fen\u00eatre de contexte du mod\u00e8le. Toutes les images \u00e9chantillonn\u00e9es, ainsi que toute entr\u00e9e et sortie de texte associ\u00e9e, doivent respecter la limite maximale de tokens du mod\u00e8le. C'est pourquoi des mod\u00e8les \u00e0 large contexte sont souvent n\u00e9cessaires pour l'analyse vid\u00e9o. Des mod\u00e8les dot\u00e9s de fen\u00eatres de contexte tr\u00e8s vastes, d\u00e9passant parfois le million de tokens, sont con\u00e7us sp\u00e9cifiquement pour g\u00e9rer de longues s\u00e9quences de donn\u00e9es visuelles et textuelles sans perdre d'informations importantes.<\/p>\n\n\n\n
En r\u00e9sum\u00e9, les tokens vid\u00e9o sont calcul\u00e9s en divisant une vid\u00e9o en images \u00e9chantillonn\u00e9es, puis en traitant chaque image comme une image fixe. L'utilisation totale de tokens d\u00e9pend de trois facteurs principaux : la dur\u00e9e de la vid\u00e9o, le taux d'\u00e9chantillonnage des images, ainsi que la r\u00e9solution et la complexit\u00e9 de chaque image. \u00c0 mesure que ces facteurs augmentent, la consommation de tokens cro\u00eet rapidement, faisant de la vid\u00e9o l'un des types d'entr\u00e9e les plus gourmands en ressources pour les syst\u00e8mes d'IA.<\/p>\n\n\n\n
Tout comme les mod\u00e8les de texte sont devenus plus efficaces avec le temps, la tokenisation visuelle s'am\u00e9liore \u00e9galement. Les nouveaux mod\u00e8les parviennent mieux \u00e0 compresser les donn\u00e9es visuelles, ce qui leur permet de comprendre des vid\u00e9os plus longues et des images de plus haute r\u00e9solution sans augmentation proportionnelle du co\u00fbt. Pour les utilisateurs, comprendre cela aide \u00e0 optimiser les flux de travail \u2014 par exemple, recadrer une image sur la zone la plus importante ou raccourcir un clip vid\u00e9o peut r\u00e9duire consid\u00e9rablement le nombre de tokens et diminuer vos d\u00e9penses d'API.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
If you\u2019ve used AI tools like ChatGPT, Claude, or Gemini, you\u2019ve probably seen the term \u201ctokens\u201d everywhere. Whether it\u2019s API pricing, model limits, or \u201ccontext windows,\u201d tokens are at the core of how AI actually works. So what exactly are tokens\u2014and why do they matter so much? This guide breaks it all down in a clear, practical way. What Are Tokens? At a basic level: A token is the smallest unit of text that an AI model processes. It\u2019s not exactly a word or a character. A token can be: Example: I love AI tools Tokenized as: [“I”, “love”, “AI”, “tools”] \u2192 4 tokens But a more complex word: unbelievable Might become: [“un”, “believ”, “able”] \u2192 3 tokens Why Not Charge by Word Count? A common question arises: why don\u2019t AI platforms simply charge by word or character count, much like traditional translation services? The shift to token-based billing is driven by three fundamental technical necessities. First, language standardization is nearly impossible with word counts. While English relies on clear spaces between words, languages like Chinese do not, and others like Japanese or Korean possess highly complex morphological structures. Tokens provide a universal metric that standardizes processing costs across all human languages. Second, tokens represent how models actually think. AI models do not see sentences or words as humans do; instead, they process sequences of mathematical vectors. The workflow moves from $Input \\rightarrow Tokenization \\rightarrow Vectors \\rightarrow Model$, and finally back to $Output Tokens$. In this architecture, tokens are the true computational unit of the system’s brain. Finally, tokenization allows for more accurate pricing based on actual computational complexity. Simple, common words might only require a single token, whereas rare technical terms or complex coding strings require multiple tokens to break down. By billing based on tokens rather than characters, platforms can ensure that pricing accurately reflects the real-world GPU power and compute consumed by the model to generate a specific response. Tokens vs Words: What\u2019s the Difference? Content Type 1 Token \u2248 English ~0.75 words Chinese ~1 character Mixed text 1\u20134 characters Example: In many cases, Chinese content is more token-efficient. How AI Pricing Works The fundamental formula for AI billing is simple: Input Tokens + Output Tokens = Total Usage. To visualize this, consider a typical interaction where you ask the system to perform a task. If your prompt is “Write an SEO article,” that short instruction might account for 10 input tokens. The AI then generates a comprehensive response that could span 500 output tokens. In this scenario, your total billed amount for the transaction would be 510 tokens. This breakdown is crucial because most providers price input and output tokens at different rates, as generating new text typically requires more computational power than reading the provided instructions. Why Output Tokens Cost More On many platforms: Reason:Generating text requires more computation than reading it What Is a Context Window? Another key concept: The context window is the maximum number of tokens a model can \u201cremember\u201d at once. Examples: Real Example: Conversation history: Turn 1: 100 tokens Turn 2: 200 tokens Turn 3: 300 tokens Why Context Window Matters The context window is a critical factor because it directly defines the boundaries of an AI’s operational capacity. First, it dictates the limits of content length that the model can handle at once. Whether you are generating long-form articles, analyzing thick PDF documents, or maintaining extensive multi-turn conversations, the context window determines how much information can be processed before the model starts losing track of earlier data. Second, the size of this window significantly affects the overall quality of the AI’s memory and performance. A larger context window allows for a deeper understanding of complex relationships within the data, leading to more coherent and contextually relevant responses. When a model can “see” more of the conversation history or document at once, it is less likely to hallucinate or contradict itself. Finally, the context window has a direct impact on cost. Utilizing more of the available context means processing a higher volume of tokens, which inevitably leads to increased token usage and higher operational expenses for each request.More tokens \u2192 higher cost Tokens are the currency, memory, and computation unit of AI systems. AI Tokens in Images and Videos As AI evolves from processing text to understanding visual media, the concept of tokens has also expanded. When you use multimodal models like GPT-4o or Gemini 1.5 Pro to generate or analyze images and videos, the system doesn’t see them as files, but as specialized visual tokens. How Image Tokens Are Calculated When you upload an image to an AI model, it does not interpret the picture as a whole the way humans do. Instead, the image is first transformed into a structured format that the model can process mathematically. The process begins by dividing the image into a grid of small regions, commonly referred to as patches or tiles. Each patch represents a fixed-size block of pixels, such as 16\u00d716 or 32\u00d732 pixels, depending on the model design.After this division, each patch is converted into a numerical representation known as an embedding. This embedding captures important visual features like colors, edges, textures, and patterns. In this sense, each patch functions similarly to a token in text processing. Just as a sentence is broken into tokens for a language model, an image is broken into patches for a vision model. The total number of patches generated from an image directly affects how much computation is required. For billing purposes, most AI platforms simplify this underlying process by using either a fixed token cost or a resolution-based pricing system. Lower-resolution images are often assigned a standard token range, typically somewhere between 85 and 800 tokens per image. This allows platforms to provide predictable pricing without exposing users to the complexity of patch-level calculations.When dealing with higher-resolution images, the calculation becomes more detailed. Instead of processing the image as a single unit, the system divides it into multiple tiles. 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