为什么Token让人一头雾水?每次聊到大模型，总绕不开一个词——Token。 “这个模型支持100K Token上下文”、“API按Token计费”、“Token越多越贵”……这些说法天天见，但Token究竟是什么？为什么有时候一个字是一个Token，有时候两个字又是一个Token？ 如果你也有这样的困惑，恭喜你，这篇文章就是为你准备的。我们不讲晦涩的技术原理，只用最生活化的方式，帮你彻底搞懂Token这个AI世界的"基本单位"。 从大脑认字说起:为什么需要Token?在解释Token之前，我们先来做个小实验。 请你快速念出这几个字:薛、赜、罅、龘。 是不是愣了几秒？甚至压根没认出来？ 但如果这些字出现在词语里，比如"薛定谔"、“赜探”，你可能瞬间就能念出来。 这就是人脑的"偷懒机制"。 我们的大脑在日常生活中，喜欢把有意义的词语或短语作为一个整体来处理，而不是一个字一个字地抠。这样可以大幅节省脑力，提高理解效率。 比如"今天天气不错"这句话: 既然人脑可以这么做，AI当然也可以模仿。 这就是Token存在的根本原因——它是AI世界的"信息积木"，让大模型可以用更高效的方式处理文字。 Token到底是什么?简单来说，Token就是大模型理解和生成文字的最小单位。 当你输入一段话给ChatGPT或DeepSeek，它并不是直接"看懂"这些文字，而是先让一个"刀法精湛"的小弟——分词器(Tokenizer)——把文字切成一个个Token。 这切出来的Token可能是: 一个汉字:「鸡」 两个汉字:「苹果」 三个汉字:「孙悟空」 一个标点:「。」 一个单词:「apple」 半个单词:「ing」
为什么这么不统一？ 因为分词器在统计海量文字后发现，有些组合经常一起出现，打包处理更高效。就像你点外卖时，单点米饭+青菜+肉，不如直接点"套餐"来得方便。 分词器是怎么工作的?分词器的训练过程，其实就是一个"找规律、建词表"的过程。 第一步:统计高频组合分词器会分析大量文本，发现哪些字或字母经常一起出现: 「苹」「果」总是成双成对 → 打包成一个Token，编号12345 「鸡」字到处乱窜，能搭配各种字 → 单独作为一个Token，编号67890 英文中「i」「n」「g」经常连在一起 → 打包成Token「ing」，编号24680 逗号「，」超高频 → 单独一个Token，编号13579
第二步:构建Token词表经过海量统计，分词器会得到一个庞大的Token表，可能包含5万、10万，甚至更多Token。这个词表囊括了日常见到的各种字、词、符号。 第三步:转换与编码当大模型工作时: 这就像餐厅的分工: 分词器是"切配工"，负责把食材切成合适大小 大模型是"主厨"，负责把处理好的食材烹饪成美味
切配工刀工越好，主厨就越省力，出菜就越快。 Token的"个性差异":为什么不同模型切法不同?有趣的是，不同的大模型，分词方式可能截然不同。 我们可以用OpenAI提供的Tokenizer工具(tiktokenizer)来实测一下: 案例1:笑声的Token「哈哈」→ 1个Token 「哈哈哈」→ 1个Token 「哈哈哈哈」→ 1个Token 「哈哈哈哈哈」→ 2个Token
说明什么？大家平时最多笑4声，第5个「哈」超出了训练数据的高频范围。 案例2:词语的Token在DeepSeek中: 「鸡蛋」→ 1个Token 「鸭蛋」→ 2个Token(鸭+蛋) 「关羽」→ 1个Token 「张飞」→ 2个Token(张+飞) 「孙悟空」→ 1个Token 「沙悟净」→ 3个Token(沙+悟+净)
这说明:训练数据中，“鸡蛋"出现频率远高于"鸭蛋”，"关羽"和"孙悟空"作为高频词被打包，而"沙悟净"关注度相对低。 案例3:不同模型的差异同样的字「苹」: 在DeepSeek中 → 2个Token 在Qwen(千问)中 → 1个Token
为什么会这样？因为不同模型的训练数据不同，对"什么算高频"的判断也不同。 Token的实战价值:为什么要按Token计费?现在几乎所有大模型公司都按Token数量计费，这背后有充分的理由。 原因1:Token数量=计算量大模型生成内容，本质是在预测"下一个Token最可能是哪个"。处理的Token越多，计算量越大，消耗的算力(GPU资源)就越多。 举个例子: 原因2:中英文Token消耗差异巨大由于分词器的设计，中文比英文更"费Token"。 同样表达"人工智能": 中文「人工智能」→ 4个Token(可能是:人+工+智能 或 人工+智+能) 英文「Artificial Intelligence」→ 2-3个Token(Artific+ial, Intel+ligence)
这意味着:用中文提问，可能比英文提问多花20-30%的Token费用。 实战建议:如何优化Token消耗?精简Prompt: 避免冗余的描述，用最简洁的语言表达需求 善用上下文: 在多轮对话中，避免重复已说过的内容 合理设置长度限制: 如果不需要长回答，明确告诉模型"用100字回答" 英文场景优先英文: 如果你的内容本身是英文，直接用英文提问更省Token
未来的分词技术:更智能的Token?当前的Token机制并非完美。它存在一些局限: 局限1:不同语言的不公平中文、日文等字符密度高的语言，Token消耗远高于英文。这是一个全球AI社区都在关注的公平性问题。 局限2:无法完全理解语义分词器只是统计频率，不真正理解语义。比如"薛定谔的猫"，它可能把"薛定谔"打包成一个Token，但并不知道这是个物理学概念。 未来趋势:写在最后:Token不神秘，只是AI的"乐高积木"读到这里，Token还神秘吗？ 其实Token就是AI世界的"信息积木"。大模型通过计算这些积木之间的关系，推测下一个积木应该是哪个，从而生成连贯的文字。 理解Token的本质后，你会发现: 为什么大模型生成内容像"打字"？因为它一个Token一个Token地输出 为什么API按使用量计费？因为Token数量对应计算成本 为什么有时候大模型"卡住"了？可能是在计算下一个Token的概率分布 为什么不同语言成本不同？因为Token切分方式导致的消耗差异
下次当你和AI对话时，不妨想象一下:你的每句话都在被"切配工"切成小块，送给"主厨"大模型烹饪，最后端出一道道"文字大餐"。 Token，就是这场AI盛宴的基本食材。 | 
