在使用大语言模型（LLM）时，你可能常常听到”Token”这个词，但可能并不清楚它到底是什么，为什么它会成为计费单位。想象一下，当你使用手机上网时，运营商会按流量计费；而在AI世界里，大模型也采用了类似的”流量计费”模式，而这个”流量单位”就是Token。今天，我们就来彻底搞懂Token是什么，以及它是如何计算的。

Token简介

Token是大模型处理的最小单位，可以简单理解为AI专用的”流量计量单位”。它不是我们一般理解的”字”或”词”，而是模型将输入文本分割成的最小处理单元。就像手机流量按”兆”计费一样，大模型处理文本也按”Token”计费。

Token的”真实”样子

让我们看几个例子：

• 中文句子：”我喜爱吃炸鸡”

—拆分成4个Token：[我/喜爱/吃/炸鸡]

—1个中文字符≈0.6个Token，所以”我喜爱吃炸鸡”约有2.4个Token

• 英文句子：”AI is amazing!”

—拆分成5个Token：[AI/is/amaz/ing/!]

—1个英文字符≈0.3个Token，所以”AI is amazing!”约有3.3个Token

• 更长的句子：”大模型处理文本的基本单位，通过分词器将文本分割成token，模型根据这些token生成输出”

—拆分成约15个Token

这里的关键是：Token不是按字数简单计算的，而是按模型的分词规则来划分的。不同的模型可能会对同一句话给出不同的Token数量。

为什么Token这么重大？

Token是大模型处理文本的基础，它影响着多个方面：

• 上下文长度限制：每个大模型都有一个最大上下文窗口，即它一次能处理的Token数量上限。例如，GPT-3.5-turbo的最大上下文是16,385个Token，超过这个限制的输入会被截断。
• 生成质量：Token数量影响模型能记住和理解的上下文长度，进而影响生成内容的质量和连贯性。
• 计费基础：Token是大模型API服务的计费单位，你输入和输出的Token总和决定了你需要支付的费用。

Token的计算规则：中英文差异

Token的计算规则因语言而异：

• 中文：1个中文字符≈0.6个Token
• 英文：1个英文字符≈0.3个Token

但请注意，这只是一个大致的估算。实际的Token数量取决于模型的分词方式和具体文本内容。

为什么中文和英文的计算比例不同？

这是由于中文和英文的分词方式不同。英文单词一般由空格分隔，而中文没有明显的分隔符，需要通过分词器来确定词语边界。

• 英文：一般按单词分词，但也会对长词进行拆分（如”amazing”拆成”amaz”和”ing”）。
• 中文：一般按字或词分词，但也会根据上下文进行调整（如”冰淇淋”可能被拆成”冰”、”淇”、”淋”，或作为一个词”冰淇淋”）。

Token消耗的计算方式

Token消耗的计算超级简单：你的提问+AI的回答=总Token消耗。

如何节省Token消耗？

了解了Token的计算方式，我们就可以采取措施节省Token，从而节省成本：

• 提问简洁明了：避免”车轱辘话”，直接说重点。例如，不要说”我想知道如何快速入睡，由于我最近总是失眠，晚上睡不着”，而要说”如何快速入睡？”
• 减少冗余信息：不要在提问中包含不必要的背景信息。
• 分步提问：如果问题复杂，可以分步骤提问，而不是一次性问多个问题。
• 控制回答长度：在API调用时设置合理的max_tokens参数，避免生成过长的回答。
• 使用提示词工程：通过精心设计的提示词，引导模型生成更简洁、更相关的回答。

如何计算自己的文本需要多少Token？

如果你想知道一段文本需要多少Token，可以使用以下方法：

• 使用模型API：大多数大模型API会在响应中返回usage信息，包括输入和输出的Token数量。
• 使用在线Token计算器：许多大模型提供商提供在线Token计算器，可以输入文本查看Token数量。
• 使用离线计算工具：如DeepSeek提供的tokenizer工具，可以离线计算一段文本的Token用量。

结语：掌握Token，用好大模型

了解Token的概念和计算方式，是高效使用大模型的关键。正如我们使用手机时要关注流量使用情况一样，使用大模型时也要关注Token消耗。掌握了Token的计算规则，你就能：

• 更好地规划和设计与大模型的交互
• 有效控制使用成本
• 提高与大模型交互的效率
• 为更复杂的AI应用打下基础