Token 究竟是什么？
这是目前所有主流大模型（LLM，如 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen、通义千问、Llama 等）最核心、最基础的概念之一。
简单一句话概括：
Token 是大语言模型真正“看得到、吃下去、吐出来”的最小语言单位，是人类自然语言与模型内部数学计算之间的桥梁。
1. Token 不是我们平时理解的“字”或“词”，而是“模型自定义的语义积木”
现代大模型几乎都不直接处理“字”或“完整单词”，而是使用 子词（subword）级别 的切分方式。最常见的是下面这几种算法：
- BPE（Byte Pair Encoding）—— GPT 系列、Llama、DeepSeek 等广泛使用
- WordPiece —— BERT、早期很多中文模型
- SentencePiece（含 BPE 变种）—— T5、Llama 3、Qwen 等
- BBPE（Byte-level BPE）—— 一些更新的模型
这些算法的核心思想是：
把高频出现的片段合并成一个 token，低频的拆开，既节省词表大小，又能处理新词、生僻词。
2. 实际例子（最直观的方式）
我们拿一句话来拆分，看看不同模型大概会怎么切 token：
中文例子
文本：我想吃重庆小面
常见切分结果（以主流模型为例）：
- GPT-4 / o1 系列 ≈ 我 想 吃 重庆 小 面
（6 个 token） - Qwen-2.5 / 通义千问 ≈ 我 想 吃 重庆 小面
（5 个 token，“小面”作为一个 token） - DeepSeek / Llama-3 中文优化版 ≈ 我想 吃 重庆 小面
（4 个 token，更倾向于合并常见短语）
英文例子
文本：unbelievable
- 常见切分：un ##believ ##able
（3 个 token） - 极端情况：un believ able
（甚至拆成 4–5 个）
混合例子
文本：ChatGPT-4o 太强了！
可能被切成：
Chat GPT – 4 o 太 强 了 ！
（8–10 个 token）
3. Token 数量的粗略换算经验（最常用记忆法）
| 语言 | 大致关系 | 说明 |
|---|---|---|
| 英文 | 1 token ≈ 4 个字符 ≈ 0.75 个单词 | OpenAI 官方给的经验值 |
| 中文 | 1 个汉字 ≈ 1.3–2 个 token（老模型） 1 个汉字 ≈ 0.6–1 个 token（新模型） | 新一代中文优化模型越来越接近 1:1 |
| 中文最友好记忆 | 1 汉字 ≈ 1 token（近似，略偏多） | 日常估算够用 |
举例：
一篇 2000 字的中文文章，大约是 2200–3500 token（取决于模型分词习惯）。
4. 为什么 Token 这么重要？（直接影响你用 AI 的体验和成本）
| 场景 | Token 的直接影响 | 实际表现 |
|---|---|---|
| 上下文长度 | 模型能记住多少内容（Context Window） | 8k / 32k / 128k / 1M token 就是这个意思 |
| 计费 | 几乎所有商业 API 都按 token 收费（输入+输出） | 输入 1 块钱/百万 token，输出 3 块钱/百万 |
| 输出长度限制 | max_tokens / max_new_tokens 参数 | 一次最多能生成多少字 |
| 生成速度 | token/s（每秒生成多少 token） | 决定了你感觉 AI “快不快” |
| 长文本理解能力 | 越长的上下文需要越多的 token | 模型能不能完整看完一本书、一份合同 |
5. 小结：一句话记住 Token 的本质
Token 就是大模型眼中的“语言原子”
人类写的是连续的汉字/字母 → Tokenizer 把它们切成一个个小积木 → 每个积木对应一个编号（Token ID）→ 模型只在这些编号上做数学运算 → 最后再拼回人类能读的文字。
当你下次看到“这个 Prompt 消耗了 8192 token”或“模型最大上下文 128K token”时，你就知道它在说什么了。
如果你想更直观地感受 token 切分，可以直接去下面这些网站粘贴文字试试：
- OpenAI Tokenizer：https://platform.openai.com/tokenizer
- Tiktoken（GPT 系列）：GitHub 上有在线 demo
- HuggingFace Tokenizer（支持几乎所有主流模型）
有具体模型想看它的切分方式吗？可以告诉我，我可以帮你举更针对性的例子～
