一、Token的定义与核心作用
Token是大语言模型（LLM）处理文本时的最小语义单元，是模型将自然语言转换为机器可处理形式的基础单位。其作用可概括为：
- 文本分割：将原始文本拆解为模型可理解的离散单元，例如单词、子词（如"Chat"+"GPT"）、标点符号或汉字[1][3]。
- 数值映射：每个Token会被赋予唯一的数字标识符（如GPT-3中"Matt"对应ID 13448），形成模型内部的"词汇表"，便于数学运算[2]。
- 上下文建模：通过自注意力机制，模型能捕捉Token之间的关联性，生成连贯文本[3]。
二、Token的切分规则与语言差异
Token的具体划分取决于模型的分词方法，不同语言处理方式差异显著：
- 英文：通常以子词为单位，例如"learning"可能拆分为"learn"+"##ing"（BPE算法）[6]。
- 中文：多采用字或词作为Token，如"人工智能"可能被拆为"人工"+"智能"（基于词典），或直接以单字划分（如BERT）[4]。
- 混合语言：Unicode编码支持多语言兼容，例如中英混合句"Hello世界"可能切分为["Hello", "世", "界"][6]。
典型Token长度参考（以OpenAI模型为例）：
| 语言 | 1 Token对应字符数 | 示例 |
|---|---|---|
| 英文 | ~4字符 | "apple" → 5字符 → 2 Token |
| 中文 | ~1-2汉字 | "模型" → 2字符 → 1 Token |
| 数字 | 1-3位数字 | "2025" → 2 Token（20+25） |
三、Token数量对模型性能的影响
- 上下文窗口限制：
模型单次处理的Token数存在上限（如GPT-4为32K Token），超出后需分块处理，可能导致上下文遗忘[5]。 - 生成速度与成本：
- 注意力计算瓶颈：
Transformer的自注意力机制计算量随Token数呈平方级增长，处理长文本需优化算法（如分组计算）[5]。
四、主流模型的Token处理差异
| 模型 | 分词方法 | 词汇表大小 | 最大Token数 |
|---|---|---|---|
| GPT系列 | BPE（字节对编码） | 50,000+ | 32K（GPT-4） |
| BERT | WordPiece | 30,000 | 512 |
| T5 | SentencePiece | 32,000 | 512 |
| 通义千问 | 混合分词 | 自定义 | 8K/32K |
注：实际应用中，可通过官方工具（如）精确计算文本Token数[1]。
五、使用建议
- 控制输入长度：
- 对长文本使用"分块+摘要"策略，避免超出模型限制[5]。
- 优化Prompt结构：
- 删除冗余描述，用"关键词+示例"替代长句（如"总结以下文本：{内容}"）[6]。
- 跨平台验证：
- 对比不同模型的分词结果（如百度的），选择适合任务的分词方式[1]。
通过理解Token的底层逻辑，开发者可更高效地设计Prompt、优化成本，并规避模型处理长文本时的局限性。