🧩 什么是 Token？—— LLM 的“语言原子”
在大语言模型（LLM）中，Token 是模型处理文本时的最小单位。
你可以把它理解为：模型“读”和“写”语言时所用的基本“积木块”。
💡 模型并不直接理解“字”或“词”，它只认识 Token ID（一串数字）。
所有输入输出都必须先被转换成 Token 序列，才能被模型处理。
🔍 Token 不等于“字”，也不等于“词”
这是最容易误解的地方！
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英文：一个 token 可能是整个单词（如
"cat"）、词根（如"un"）、后缀（如"ing"），甚至标点。 - 中文：一个 token 通常是单个汉字，但有时也会是常见词（取决于模型）。
-
代码/符号：
"{"、"//"、"numpy"都可能是独立 token。
✅ 关键结论：
Token 的划分方式完全由模型的 Tokenizer（分词器）决定，而分词器是在训练时根据数据统计学规则学出来的。
⚙️ Tokenizer 是怎么工作的？（以主流 BPE 为例）
大多数 LLM（如 GPT、Llama、Claude）使用 BPE（Byte Pair Encoding） 算法：
- 把所有文本拆成字符（包括空格）；
- 统计哪些相邻字符组合出现最频繁；
- 把高频组合“合并”成新 token；
- 重复这个过程，直到达到预设的词表大小（通常 30,000–128,000 个 token）。
🌰 举个例子（简化版）：
原始句子："I love apples."
- 初始：
["I", " ", "l", "o", "v", "e", " ", "a", "p", "p", "l", "e", "s", "."] - 合并高频对：
"lo","ve","ap","pl"... - 最终可能变成：
["I", " love", " apple", "s", "."]→ 5 tokens
而中文因为每个字本身已是语义单元，且在英文主导的训练语料中出现频率相对分散，很少被合并，所以常被切成单字。
🌍 中文 vs 英文：Token 效率差异真相
| 项目 | 英文（在 GPT 等模型中） | 中文（在 GPT 等模型中） |
|---|---|---|
| 典型 token 粒度 | 单词或子词（subword） | 多为单字 |
| 例句 |
"Artificial intelligence" → 2 tokens |
"人工智能" → 通常 4 tokens（“人”“工”“智”“能”） |
| 原因 | BPE 在海量英文数据上训练，高频词被整体保留 | 中文在训练语料中占比低，缺乏足够合并机会 |
| 结果 | 表达相同语义，英文通常用更少 token | 中文用户可能花更多 token 成本 |
✅ 但注意：这不是语言本身的“优劣”，而是模型设计偏向的结果。
🇨🇳 国产模型的改进
像 通义千问（Qwen）、GLM、DeepSeek 等国产 LLM：
- 用大量中文语料训练 tokenizer；
- 将“人工智能”、“北京大学”、“Transformer”等常见词整体编码为 1 个 token；
- 因此在中文任务中 token 更少、速度更快、成本更低。
例如 Qwen 可能将：
-
"我喜欢吃苹果。"→["我", "喜欢", "吃", "苹果", "。"]（5 tokens） - 而 GPT-4 可能切为：
["我", "喜", "欢", "吃", "苹", "果", "。"]（7 tokens）
💰 为什么 Token 数量如此重要？
-
计费依据：API 服务（如 OpenAI、Azure）按 输入 + 输出的总 token 数收费。
- 你发 100 tokens，AI 回 200 tokens → 收你 300 tokens 的钱。
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上下文限制：模型有最大上下文长度（如 8,192 或 128,000 tokens）。
- 超出部分会被截断，导致信息丢失。
- 推理成本：token 越多，计算越慢，显存占用越高。
🔧 实用建议
| 场景 | 建议 |
|---|---|
| 主要用中文 | 优先选择 Qwen、GLM、DeepSeek 等国产模型，token 效率更高 |
| 使用 GPT/Claude | 尽量精简中文输入，避免冗余；长文档可分段处理 |
| 开发应用 | 用官方 tokenizer 工具提前估算 token 消耗（如 tiktoken for GPT） |
| 写 Prompt | 用简洁清晰的语言，减少不必要的修饰词 |
✅ 一句话终极总结：
Token 是 LLM 理解语言的“基本单元”，其划分方式由模型的分词器决定；由于主流模型以英文为中心设计，中文在这些模型中通常被切得更碎、消耗更多 token，但国产大模型正在优化这一问题。
