AI知识补全（一）：tokens是什么？

名人说：苔花如米小，也学牡丹开。——袁枚《苔》
创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）

目录

• • 一、什么是Tokens？
  • 二、为什么Tokens如此重要？
  • • 1.模型的输入输出限制
    • 2.计费标准
    • 3.性能影响
  • 三、Tokens是如何生成的？
  • 四、不同语言的分词差异
  • 五、实践中的Tokens计算
  • 六、Tokens优化策略
  • 七、Tokens与日常使用的关系
  • 小结：tokens，AI处理文本的基本单位

很高兴你打开了这篇博客，更多AI知识，请关注我、订阅专栏《AI大白话》，内容持续更新中…

当我们与ChatGPT 或 DeepSeek这样的AI对话时，它们并不是按照我们熟悉的单词或字符来处理文本的，而是使用一种称为"Tokens"的基本单位。

本文将以生动直观的方式带您了解"tokens"，揭示它们如何成为人类语言与人工智能之间沟通的桥梁。

一、什么是Tokens？

在大语言模型(LLM)的世界里，Tokens是文本处理的基本单位。

简单来说，Tokens就像是模型眼中的"原子"，是无法再被分割的最小文本单元。但与我们通常理解的单词不同，Tokens可能是完整的单词、单词的一部分、标点符号，甚至是单个字符。

对于中文和英文等不同语言，Tokens的划分方式存在显著差异：

• 英文：通常会将单词拆分为更小的部分。例如，“tokenization"可能被拆分为"token”、“ization”
• 中文：由于汉字本身就具有较强的独立语义，所以一个汉字常常就是一个Token

我们可以试着想象一下，当我们阅读一本书时，我们看到的是完整的句子和单词。但AI大模型看世界的方式不同，它们把文本拆分成一块块小积木——这些就是"Tokens"。

Tokens就像是语言的积木，模型通过组合这些积木来理解和生成文本。

二、为什么Tokens如此重要？

理解Tokens的概念对于使用大语言模型至关重要，主要有以下几个原因：

1.模型的输入输出限制

所有LLM都有上下文窗口大小限制，这个限制以Tokens为单位计算。例如：

• GPT-3.5的限制是4,096个Tokens
• GPT-4的限制是8,192个Tokens
• Claude 3 Opus的限制是200,000个Tokens

当我们提交过长的文本时，超出部分会被截断，导致模型无法获取完整信息。

2.计费标准

使用 商业API时，大多按Tokens计费。例如：

• 每1,000个输入Tokens收费$X
• 每1,000个输出Tokens收费$Y

🌟注：了解文本会转化为多少Tokens，有助于控制成本。

3.性能影响

Tokens数量直接影响处理速度和内存占用：

• Tokens越多，处理时间越长
• Tokens越多，所需计算资源越多

三、Tokens是如何生成的？

Tokens的生成过程称为"分词"(Tokenization)，这是模型预处理阶段的重要步骤：

1. 分词器(Tokenizer)选择：不同模型使用不同的分词器，如BPE(Byte Pair Encoding)、WordPiece、SentencePiece等

2. 训练过程：分词器通过在大量文本上训练，学习频繁出现的字符组合
3. 词表构建：建立有限大小的词表(Vocabulary)，通常包含数万个Tokens
4. 文本转换：将输入文本转换为词表中Tokens的序列

例如，整体的拆分流程大致如下：

以BPE为例，它会先将文本分割为单个字符，然后迭代地合并最常见的字符对，直到达到预定的词表大小。

四、不同语言的分词差异

各种语言在分词过程中表现出显著差异：

语言	特点	Tokens消耗
英文	空格自然分隔，常见词汇占单个Token	相对较少
中文	无空格分隔，每个汉字通常是一个Token	相对较多
日文	混合汉字与假名，分词复杂	较多
阿拉伯文	连笔书写，词形变化复杂	较多

举例来说：

• 英文句子"I love programming"可能只需要3个Tokens
• 而中文翻译"我爱编程"则需要4个Tokens
• 日文翻译可能需要8个Tokens

再比如 中英文汉堡包🍔的token分解对比：

五、实践中的Tokens计算

为了更直观地理解Tokens的计算，以下是一些例子：

英文短句: "Hello, world!" ≈ 3 tokens
中文短句: "你好，世界！" ≈ 5 tokens
英文段落: 一段200字的英文文本 ≈ 150 tokens
中文段落: 一段200字的中文文本 ≈ 400 tokens

文本	估计Tokens数
“你好！”	3个 (包括标点)
“Hello!”	2个 (包括标点)
一条朋友圈消息(30字)	约35个
一页A4纸中文(500字)	约600个
一页A4纸英文(500词)	约650个

六、Tokens优化策略

了解了Tokens的工作原理后，我们可以采取一些策略来优化使用：

1. 精简输入：移除不必要的文本，如重复说明、冗长的问候语
2. 结构化信息：使用表格、JSON等结构化格式可能比文本描述更节省Tokens
3. 分批处理：将长文本分成多个小块分别处理
4. 针对不同语言调整：中文等亚洲语言需要预留更多Tokens空间
5. 利用嵌入：对于频繁使用的长文本，可以考虑使用嵌入(embeddings)技术

七、Tokens与日常使用的关系

当你在使用ChatGPT、DeepSeek等AI工具时：

• 聊天过程中模型开始"忘记"前文：这很可能是因为超出了Tokens限制
• 回答突然中断：可能是生成的内容接近Tokens上限
• 响应速度变慢：处理的Tokens越多，耗时越长

小结：tokens，AI处理文本的基本单位

---

Tokens是理解和高效使用大型语言模型的关键概念。它们决定了模型能处理的文本量、响应速度和使用成本。通过深入理解Tokens的工作原理，开发者和用户可以更有效地构建提示，优化交互流程，并充分发挥大语言模型的潜力。

希望这篇文章能帮助你更好地理解大语言模型中的Tokens概念，为你的AI应用开发提供有价值的参考！如果有什么想了解的知识，欢迎评论说出你的想法！

---

创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）