Tokens是AI模型处理文本的基本单位，可为单词、字或标点；英文中1词约1-2个tokens，中文1字约1-3个tokens，因分词方式不同导致中英文token数量差异。
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在人工智能领域，尤其是与大型语言模型打交道时，你总会反复听到一个词：Token。它到底是什么？简单来说，Token是AI理解和生成语言时使用的最小“积木块”。模型并非直接处理我们看到的单词或汉字，而是先将所有文本拆解成这些更基础的单元，再进行运算。
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什么是Tokens？
可以把Tokens想象成构建语言大厦的砖块。无论是简单的句子还是复杂的报告，模型都是通过组合和解读这些预定义的Tokens来工作的。这种机制，让AI能够以一种标准化且高效的方式，应对人类语言近乎无限的表达形式。
为什么不直接使用单词？
一个很自然的疑问是：为什么不直接用“单词”作为单位呢？问题在于，直接使用单词会带来两大挑战。首先，词汇表会膨胀到难以管理——想想一个动词的各种时态、名词的单复数，以及无数衍生词，这会让模型变得极其臃肿。其次，模型将完全无法处理训练时从未见过的生僻词或新造词。
而Token化，特别是“子词”（Subword）分词策略，巧妙地解决了这个问题。它允许模型将复杂的单词拆解。例如，“unbelievable”可以被分解为“un”、“believe”和“able”三个部分。这样一来，模型只需要学习这些更小的、可重复使用的部件，就能理解和生成大量词汇，包括许多它从未直接“见过”的词，极大地提升了效率和泛化能力。
Tokens怎么计算？
这里有一个关键点需要明确：Token的计算并非遵循一个放之四海而皆准的数学公式。它完全取决于每个模型背后所使用的分词器（Tokenizer）。不同的模型公司采用不同的分词算法和词汇表，因此，同一段文本在不同的模型那里，可能会被数出不同数量的Tokens。这也就是为什么在使用不同AI服务时，同样的内容消耗的额度可能不一样。
常见的计算方法
目前主流模型大多采用基于子词（Subword）的分词算法，比如BPE（字节对编码）或WordPiece。它们的核心逻辑是数据驱动的统计合并，大致分为三步：
第一步： 对海量的训练文本进行扫描，统计所有相邻字符组合出现的频率。
第二步： 将出现频率最高的那个字符对合并，形成一个全新的Token，并加入词汇表。
第三步： 重复上述合并过程，直到词汇表达到预设的大小。最终，像“the”、“is”这样的高频词会成为一个独立的Token，而像“antidisestablishmentarianism”这样的长词，则会被分解成多个子词Token（如“anti”、“dis”、“establish”、“ment”、“arian”、“ism”）的组合。
中英文Tokens计算的差异
由于语言本质的不同，中英文在Token计算上存在显著差异，这也是导致同样含义的内容消耗量不同的主要原因。
对于英文：
规则相对直观。一个短小的常见单词（如“a”, “go”）通常就对应1个Token。较长的单词则很可能被拆分。有一个粗略的估算比例可供参考：大约100个Tokens对应75个英文单词。
举个例子，句子“I love artificial intelligence.” 很可能被分词为：[“I”], [“love”], [“artificial”], [“intelligence”], [“.”]，共计5个Tokens。
对于中文：
情况则复杂得多。中文以字为基本单位，且词与词之间没有空格分隔。因此，分词器需要判断如何将连续的汉字串切分成有意义的单元。通常，一个汉字会占据1到3个Tokens。高频汉字如“我”、“的”可能单独成词，占用1个Token；而一些不常见或组合词，则可能被拆解。
以“我爱人工智能。”这句话为例。一种可能的分词结果是：[“我”], [“爱”], [“人工”], [“智能”], [“。”]，5个单元对应5个Tokens。但如果模型词汇表中没有“智能”这个组合，它就可能被拆成“智”和“能”两个Tokens，使得总Token数增加。正因为这种不确定性，表达相同的意思，中文文本往往比英文消耗更多的Tokens，这是在计算使用成本时需要特别注意的一点。
