这是一个在人工智能（特别是像 ChatGPT 这样的大语言模型）中非常基础且核心的概念。

简单来说，Token 是 AI 处理文本的最小单位。你可以把它想象成 AI 的“原子”或“乐高积木”。

1. Token 到底是什么？

虽然我们人类是通过“字”或“单词”来阅读的，但 AI 并不是直接阅读这行文字。它需要先将文本切分成一个个小块，这些小块就是 Token。
* 它不一定是一个完整的单词：
* 对于简单的单词（如 “apple”），它可能就是一个 Token。
* 对于复杂的单词（如 “smartphones”），它可能会被拆分成两个 Token：”smart” + “phones”。
* 它也不一定是一个汉字：
* 在中文里，一个汉字通常对应 1 到 2 个 Token（取决于具体的模型算法）。
AI 并不理解文本，它理解的是将 Token 转换成的数字序列。

2.例子

让我们看看 AI 是如何“看”一句话的：

英文示例

原文：“AI is amazing.”
* 人类视角： 3 个单词。
* AI 视角 (Token)： [AI] [ is] [ amaz] [ing] [.]
这句话虽然短，但可能被拆分为 5 个 Token。

中文示例

原文：“人工智能”
* 人类视角： 1 个词（4 个字）。
* AI 视角： 以前的模型可能会把它拆得很碎，但现代优化的模型（如 GPT-4）可能直接将其视为 [人工智能] 或 [人工] [智能]。

3. 为什么 Token 很重要？

计算成本（它是“货币”）

当你使用 AI 的付费接口（API）时，计费通常不是按“次数”或“单词数”算的，而是按 Token 数量算的。
输入的问题算 Token，输出的答案也算 Token。两者相加就是你的总花费。

记忆限制（上下文窗口）

每个 AI 模型都有一个“最大 Token 限制”（Context Window）。
比如一个模型限制是 8,000 Token，这意味你发给它的所有对话历史 + 它回复的内容，加起来不能超过这个数。如果超过了，AI 就会“忘记”最早之前说过的话。

处理逻辑

AI 生成内容是“一个 Token 一个 Token”往外蹦的。这就是为什么你在用 ChatGPT 时，字是一个个打出来的，而不是整段直接显示的。它是在预测：“根据前面的内容，下一个概率最高的 Token 是什么？”

总结

1. Token 不等于 单词/汉字。
2. 它是 AI 理解和生成语言的基本切片单位。
3. 它是衡量 AI 使用成本和记忆容量的标准。
4. 可以将token简单理解为，AI眼中的”单词“。