什么是Token？
想象一下，当你和朋友聊天时，你会把一句完整的话拆分成一个个词语来表达。对于AI大模型来说，Token就像是它理解和处理文本的”最小单位”，类似于我们说话时的”词汇”。
简单来说：Token = 大模型的”词汇单位”
Token的分类
1. 中文Token
- 单字Token：
我、爱、你 - 词汇Token：
北京、大学、人工智能
2. 英文Token
- 完整单词：
hello、world、artificial - 词根/后缀：
un-、-ing、-tion - 子词：
artif、icial（长单词会被拆分）
3. 特殊Token
- 标点符号：
,、.、!、? - 数字：
123、2024 - 特殊字符：
@、#、$
Token处理流程图
Token数量对比示例
让我们看看不同语言的Token密度：
| 文本类型 | 原文 | Token数量 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 中文 | 今天天气很好 | 6个 | 通常1个汉字=1个Token |
| 英文 | Today is a good day | 5个 | 1个单词≈1个Token |
| 混合 | Hello你好world | 4个 | Hello+你+好+world |
Token的重要性
💰 成本计算
大多数AI服务按Token数量收费：
成本 = Token数量 × 单价
节省成本小贴士： - 精简无关词汇 - 避免重复内容 - 使用简洁表达
📏 长度限制
每个模型都有Token上限： - GPT-3.5: ~4K Token - GPT-4: ~8K-32K Token
- Claude: ~100K Token
⚡ 处理效率
Token数量直接影响： - 响应速度 - 内存占用
- 计算资源消耗
实用Token管理技巧
1. 估算Token数量
经验法则： - 中文：字符数 ≈ Token数 - 英文：单词数 × 1.3 ≈ Token数
2. 优化输入内容
✅ 好的做法：
简洁明了的问题描述
使用关键词而非冗长句子
❌ 避免的做法：
非常非常非常详细但是包含很多重复信息和无关内容的超长描述...
3. 分批处理长文本
当内容超过限制时：
Token可视化示例
以”我爱编程”为例：
总结
Token是大模型理解和处理文本的基础单位，掌握Token概念对于：
🎯 高效使用AI服务 💡 控制使用成本 ⚡ 优化处理效果
都至关重要。
记住这个公式：更少Token = 更快速度 + 更低成本 + 更好体验
理解Token，让你的AI之旅更加顺畅！