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什么是 AI 中的 Token？开发人员和企业的全面指南

Taylor Ye

• 7 min read
AI Token

人工智能（AI）的日益普及使越来越多的人开始了解它，而大语言模型（LLM）是其中最为人熟知的部分之一。在大语言模型（如 DeepSeek 或 ChatGPT）中，核心存在一个称为“Token”的概念。然而，您可能尚未深入了解 Token 的具体含义及其重要性。在本文中，我们将带您深入探索 Token 的世界，包括：Token 的概念、技术定义、不同模型中的 Token 化过程、定价考量、Token 限制，以及 AI 开发者应注意的商业影响。

理解 Token：AI 语言的基本构建单元

什么是 Token？

Token 是 AI 模型处理文本的离散单元，用于理解和生成类人语言。根据分词方法的不同，一个 Token 可以表示一个完整的单词（例如“intelligence”）、一个子词（例如“intelli”），甚至是一个单一字符（例如“i”）。通过将文本分解为 Token，AI 系统能够系统地分析和合成语言。Token 不仅仅是一个技术细节——它们是原始文本与机器理解之间的桥梁，支撑着从聊天机器人到代码生成的一切功能。

Token 的大小根据情境而存在差异：

  • 英文文本：平均而言，1 个 Token 约等于 0.75 个单词，这是由于子词分词方法的存在（例如，一段 100 词的段落可能包含 130-150 个 Token）。
  • 代码或结构化数据：Token 通常表示更小、更密集的单元，从而降低了词与 Token 的比例。
  • 复杂脚本（例如中文、日文）：单个字符可能构成一个 Token，反映了语言差异。

这种可变性突显了理解 Token 对于优化 AI 性能和成本的重要性。

Token 化的工作原理：从文本到 Token

Token 化是将文本拆分为 Token 以供 AI 处理的过程。这是一个关键步骤，直接影响响应准确性、计算效率和成本。不同的模型采用不同的 Token 化策略，每种策略都适用于特定的使用场景：

  • 基于空格的 Token 化：根据空格和标点符号拆分文本。示例：
    • 句子："Artificial Intelligence is evolving rapidly."
    • Token：["Artificial", "Intelligence", "is", "evolving", "rapidly", "."]（6 个 Token）
  • 子词 Token 化（字节对编码，BPE）：将单词拆分为子词，以有效处理未知词汇。示例：
    • "Artificial" → ["Artifi", "cial"]
    • 用于 GPT 模型。
  • 基于字符的 Token 化：每个字符作为一个 Token。示例：
    • "AI" → ["A", "I"]
    • 常用于复杂脚本语言（如中文、日文）。
  • WordPiece Token 化：与 BPE 类似，用于 BERT 等模型，通过从词汇表中学习子词单元。由 Google 开发，最初用于日语和韩语的语音搜索。
  • SentencePiece Token 化：一种更灵活的方法，能够处理空格、标点符号和罕见词汇。

高效的 Token 化可以减少处理的 Token 数量，从而降低成本并加快响应速度。例如，子词方法在处理词汇表之外的单词时表现出色，而基于字符的方法虽然确保了通用性，但会带来更高的 Token 数量。

Token 限制：约束与考量

每个 AI 模型都有一个 Token 限制——即单次请求中能够处理的 Token 最大数量，包括输入（提示）和输出（响应）。如果超出这一限制，系统会进行截断，丢弃较早的 Token，这可能会导致关键上下文的丢失。

最大Token输入和输出的限制

开发者需设计提示（prompt）和响应，以确保其在这些限制范围内，从而保证模型能够保留关键信息。Token 限制会直接影响某些任务的可用性，例如总结长文档或维持长时间的对话。

Token 定价：AI 使用的经济学

像 ChatGPT 和 Gemini 这样的 AI 服务采用基于 Token 的定价模式。公司根据请求中处理的 Token 数量收费。定价通常分为：

  • 输入 Token：发送给模型的 Token 数量
  • 输出 Token：模型生成的响应 Token 数量

以下是一些目前热门的 LLM 模型的 Token 定价表：

每百万输入和输出Token的价格

影响 Token 成本的关键因素：

  1. 模型选择：较大的模型（如 GPT-4o）比较小的模型（如 GPT-4o Mini）更昂贵。
  2. 输入长度：提示越长，成本越高。精简不必要的词语有助于降低成本。
  3. 响应长度：限制输出 Token 的数量可以降低费用。

模型训练与性能中的 Token 化

Token 不仅用于推理，还在训练 AI 模型时发挥核心作用。在训练过程中，庞大的数据集被 Token 化，以教导模型语言模式。Token 化方法影响：

  • 准确性：糟糕的 Token 化（例如将“AI”拆分为无意义的片段）会使模型困惑。
  • 效率：紧凑的 Token 表示降低了计算开销。
  • 可扩展性：子词方法使模型能够推广到新单词。

AI 开发者专注于优化 Token 化算法，以提高效率并减少错误。

AI 开发者的商业考量

对于开发者和企业而言，Token 不仅仅影响技术设计——它们还决定了经济性和用户体验：

  1. 成本管理：在内容生成等应用中，高 Token 使用量可能会侵蚀利润。简洁的提示和高效的模型可以缓解这一问题。
  2. 性能：超出 Token 限制可能导致关键数据被截断，从而降低输出质量。
  3. 延迟：处理更多 Token 会减慢响应时间，这对于聊天机器人等实时应用至关重要。
  4. 商业化：AI 初创公司必须将定价（例如订阅、按使用付费）与 Token 消耗对齐，以确保盈利能力。

优化 Token 使用

为了最大化效率并最小化成本，可以考虑以下技术：

  1. 提示工程：使用清晰简洁的输入（例如，“总结这个”而不是“请提供这段文本的摘要”）。
  2. 摘要生成：在输入模型之前对长文本进行预处理以减少 Token 数量。
  3. 模型选择：根据任务需求选择模型——对于简单查询，使用较小的模型。
  4. 输出限制：限制响应长度以控制成本和延迟。

总结

Token 是基于大语言模型（LLM）的 AI 应用的基石。理解 Token 化、定价和限制有助于 AI 开发者构建具有成本效益、高效且可扩展的应用。利用 AI 的企业必须将 Token 成本管理纳入其定价和使用策略中，以确保可持续运营。

通过优化 Token 使用并在模型选择和定价方面做出战略决策，AI 开发者可以在保持高性能和准确性的同时降低成本。

补充：

  1. *此指 Gemini 2.0 Flash（文本 / 图像 / 视频）
  2. 以上数据收集于 2025 年 2 月。