MiniCode

Token

模型处理内容的单位

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一句话理解

理解 AI 怎样计算输入、输出和上下文容量。

打个比方

运输时按包裹计数,不一定按物品数量计数。模型处理文字时也会把内容切成小片段,这些片段就是文本 Token。

一个 Token 可能是一个词、词的一部分、标点或其他片段。不同模型的切分方法不同,中文字符数与 Token 数也没有通用的一比一关系。

看个例子

计量示意
输入:你的问题 + 相关历史 + 文件或工具结果
输出:模型生成的回答

字符数 ≠ 固定的 Token 数

很多服务用 Token 统计用量与上下文占用。具体费用、限制和计数方式要看所用服务,不能仅按聊天框里最后一句话估计。

什么时候会遇到

  • 理解为什么长文档和长对话可能消耗更多额度。
  • 在上下文不足时,精简无关信息并保留关键事实。

常见误解

这里的 Token 是模型计量概念,不是登录系统里的访问令牌。两个语境用了同一个英文词。

想一想

100 个汉字一定等于 100 个 Token 吗?

查看答案

不一定。需要由对应模型的分词或计数工具计算,不能用固定比例保证准确。

继续查阅官方资料

Anthropic · 上下文窗口本文为面向新手的概念解释,具体工具行为以对应文档为准。