1、什么是Token？------AI眼中的"文字积木块"
Token 是模型用来表示自然语言文本的基本单位，也是模型的计费单元，可以直观的理解为"字"或"词"；通常 1 个中文词语、1 个英文单词、1 个数字或 1 个符号计为 1 个 token。
一般情况下模型中 token 和字数的换算比例大致如下：
- 1 个英文字符 ≈ 0.3 个 token。
- 1 个中文字符 ≈ 0.6 个 token。
但因为不同模型的分词不同，所以换算比例也存在差异，每一次实际处理 token 数量以模型返回为准。
Token核心本质：
Token并非简单的字符或单词，而是模型通过分词器（Tokenizer）对文本智能拆解后的语义片段：
- ✅ 英文示例："unbelievable" → 拆为 ["un", "belie", "able"]（3个Token）
- ✅ 中文示例："人工智能" → 可能拆为 ["人", "工", "智能"]（3个Token）或 ["人工", "智能"]（2个Token）
2、分词器差异：同一文本在不同模型中的「千面解析」
2.1 主流分词算法对比
| 算法 | 代表模型 | 中文处理特点 | 案例对比（"人工智能"） |
|---|---|---|---|
| BPE | GPT系列 | 优先拆分子词 | ["人","工","智","能"]（4 Token） |
| WordPiece | BERT | 合并高频词对 | ["人工","智能"]（2 Token） |
| Unigram | T5/ALBERT | 概率保留完整词 | ["人工智能"]（1 Token） |
2.2 在线工具实时验证
TikTokenizer可视化平台：https://tiktokenizer.vercel.app/
输入任意文本，即时对比GPT-4、Claude、Llama等模型的分词差异：
示例输入："自然语言处理"
GPT-4：["自","然","语","言","处理"]（5 Token）
DeepSeek-R1：["自然","语言","处理"]（3 Token）
3、Token如何工作？------从文字到智能的三步转化
3.1 分词（Tokenization）
文本通过算法（如BPE、WordPiece）被拆解为Token序列。例如：
"你好！" → Token序列 ["你", "好", "!"] → 数字ID [128, 56, 0]
3.2 向量化（Embedding）
每个Token ID映射为高维向量（如768维），承载语义信息。例如：
"猫" → 向量 [0.039, -0.055, ..., -0.035]（模型真正"理解"的数学表达）
3.3 预测生成（Autoregression）
模型基于上下文Token预测下一个Token概率：
"今天天气_" → 预测"晴"（80%）、"雨"（15%） → 选择最高概率输出
4、Token为何如此重要？------成本、性能与能力的核心标尺
| 影响维度 | 典型场景 |
|---|---|
| 计算成本 | API按Token计费（如GPT-4：输入0.03/千Token，输出0.06/千Token） |
| 上下文限制 | 模型记忆上限由Token数决定（如GPT-4 Turbo=128K Token≈9.6万汉字） |
| 语言效率差异 | 相同内容中文Token数≈英文1.5--2倍（例：1000汉字≈400-500 Token） |
| 生成质量 | 超出上下文限制会导致"记忆截断"（如长文档后半部分被遗忘） |
5、Token 用量与成本计费
5.1 用量组成
单次 API 调用的 Token 总量 = 输入 Token（Prompt） + 输出 Token（Completion）。
示例：输入 50 Token，输出 150 Token，则总量为 200 Token。
5.2 计费规则
主流模型按千 Token（1K Tokens）计价，输入/输出费率不同：
| 模型 | 输入单价（/1K Tokens） | 输出单价（/1K Tokens） |
|---|---|---|
| GPT-4 Turbo | $0.01 | $0.03 |
| GPT-3.5 Turbo | $0.0015 | $0.002 |
| 国产模型（如 DeepSeek） | 几厘至几分人民币 | 几厘至几分人民币 |
5.3 多轮对话的累积消耗
上下文历史会持续占用 Token，导致单轮成本递增：
第 1 轮：输入 50 + 输出 100 = 150 Token
第 2 轮：新输入 50 + 新输出 100 + 历史 150 = 300 Token
若不限制上下文，10 轮对话可能累积 3000 Token，成本显著上升。
6、Token优化实战技巧------让AI更高效省钱
6.1 精简输入
❌ 冗余表达："我需要一个关于机器学习基础知识的详细解释"（20 Token）
✅ 优化后："解释机器学习基础"（7 Token，省65%）
6.2 术语压缩
用"NLP"替代"自然语言处理"（3 Token → 1 Token）
6.3 长文本处理
- 分段输入（每段≤模型上下文上限）
- 关键信息前置，避免截断风险
6.4 生僻字避坑
"饕餮"（4 Token）→ 改用"神兽"（2 Token）
6、Token的未来：多模态统一与行业革新
- 跨模态扩展：图片、音频正被Token化（如DALL·E将图像转为1024 Token序列）
- 垂直领域优化：医疗/法律等专业领域可定制分词器，将术语保留为单一Token（如"冠状动脉"）
- 认知边界突破：Google实验证明，统一Token化文本、图像、坐标数据，使AI具备跨任务能力