Token到底是个啥?看完这篇终于懂了

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:

• 按字处理: 需要处理6个部分，还要理解它们如何组合

• 按词处理: “今天”+“天气”+“不错”，只需处理3个有意义的单元

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:

• 输入阶段: 分词器把文字切成Token，转换成对应的数字编号

• 计算阶段: 大模型只需要处理这些数字

• 输出阶段: 分词器再把数字编号转换回人类能懂的文字

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:

• 输入1000个Token的问题 + 生成500个Token的回答 = 总共1500个Token

• 如果每个Token消耗0.001元，这次对话就是1.5元

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?

1. 精简Prompt: 避免冗余的描述，用最简洁的语言表达需求

2. 善用上下文: 在多轮对话中，避免重复已说过的内容

3. 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"

4. 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:

• 多语言均衡分词: 训练时考虑不同语言的特性，让Token消耗更公平

• 语义感知分词: 结合上下文理解，而非仅靠频率统计

• 动态Token: 根据任务类型自动调整Token的粒度

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。