Tokens是AI处理文本的最小单位，通过分词将句子拆解为单词或子词片段。
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在人工智能，尤其是大语言模型的世界里，如果想让机器理解人类的语言，第一步就得把文本“切”成它能处理的小块。这些小块，就是所谓的Tokens。可以说，Tokens是AI与人类语言对话的基石，模型正是通过它们来阅读、思考和回应。
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什么是Tokens？
基本概念
当你向AI模型输入一段话时，它并不会像人一样一眼扫过整个句子。相反，模型内部会启动一个叫做“分词”的预处理程序，把连贯的文字拆解成一系列更小的单元。这些单元就是Tokens。一个Token可能是一个完整的词，也可能是词的一部分（即子词），甚至一个标点或空格也能成为一个独立的Token。
一个简单的例子
来看一个直观的例子就明白了：
对于英文句子 “I love neural networks.”，它可能会被分解成这样一组Tokens：
[ “I”, “love”, “neural”, “networks”, “.” ]
遇到更复杂的词，模型则会动用子词分解的策略：
比如 “Tokenization is incredibly useful.” 这句话，其Tokens可能是：
[ “Token”, “ization”, “is”, “in”, “credibly”, “useful”, “.” ]
这样一来，即便模型之前没见过“incredibly”这个长词，它也能通过熟悉的“in”和“credibly”来拼凑出其含义。这种灵活性，正是分词设计的精妙之处。
Tokens在AI模型中如何工作？
将文本转换为数字
机器终究只认数字。所以，分词完成后，模型会对照一个庞大的“词汇表”，将每个Token映射成一个独一无二的数字ID。比如，“love”可能对应数字784，“neural”可能对应3591。
于是，原本的句子 “I love neural networks.” 在模型眼中，就变成了一串数字序列，比如 [ 40, 784, 3591, 6281, 13 ]。后续所有复杂的理解和生成，都是基于这串数字进行的。
理解上下文和关系
文本一旦转化为数字序列，AI模型就能施展其数学魔法了。通过在海量语料上训练，模型逐渐掌握了这些数字（即Tokens）之间的统计规律和关联模式。它学会了哪些Token经常结伴出现，以及同一个Token在不同序列中可能扮演的不同角色。模型的“理解”能力，正是源于对这种上下文关系的捕捉。
生成新内容
而当AI需要生成回答时，整个过程则反过来运行。模型会根据已有的输入上下文，计算出下一个最可能出现的Token是哪个（具体是哪个数字ID），然后将这个数字转换回对应的文本Token并输出。接着，这个新生成的Token会被加入上下文，模型再以此为基础预测下一个Token，如此循环往复，直至形成一段完整的、通顺的回应。
为什么Tokens很重要？
处理未知词汇
子词分词机制赋予了模型强大的适应能力。面对拼写错误、新兴的网络用语或是生僻的专业术语，模型不必完全“懵掉”。它总可以尝试把陌生的词拆解成已知的子词组合，从而进行合理的推测和理解。
计算成本和限制
Tokens是衡量AI模型工作量的硬指标。几乎所有模型都有“上下文窗口”的限制，即一次性能处理的Token总数是有限的（常见的有4K、8K、128K等规格）。同时，许多AI服务的计费方式，也直接与输入和输出的总Token数量挂钩。因此，了解Token的概念，对于控制使用成本、规划输入文本长度至关重要。
AI Tokens与加密世界中的“Token”
完全不同的概念
这里必须划清一个重点：人工智能领域的“Token”与区块链、加密货币领域的“Token”（常译作“代币”），虽然英文拼写相同，但指的是风马牛不相及的两样东西。
AI Tokens：是信息处理的基本单元，是文本被数学化拆解后的片段，纯粹服务于模型的计算与理解过程。
加密Tokens：则是一种数字资产，代表着所有权、使用权或某种特定的权益。它们可以被持有、交易，其设计初衷是用于构建去中心化应用或作为价值媒介。
简单来说，一个关乎“信息如何被处理”，另一个关乎“价值如何被表征”。在讨论AI时，我们所指的Tokens，毫无疑问是前者。
