Token 是什么：为什么 AI 按字数收费

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打开任何一个 AI 工具的定价页，你都会看到"每百万 Token 多少钱"。很多人把它粗略理解为"字数"，这个理解对了一半，但正是错的那部分最影响实际使用。

Token 不是字，也不是词

模型并不直接处理汉字或英文单词，而是先把文本切成一个个小块，每一块叫一个 Token。切分规则由分词器决定，遵循"常见组合优先合并"的原则。

举个例子：英文里 unhappiness 可能被拆成 un、happi、ness 三块；而常用的 the 通常是一个完整 Token。中文的情况不同，常见词语如"学习""因为"往往各占一个 Token，生僻字或罕见组合则可能被拆成多个。

大致的换算感觉

• 英文：一个 Token 大约对应 4 个字符，或者说 0.75 个单词，一千 Token 约等于 750 个英文词。
• 中文：不同模型的分词器差异较大，粗略可以按一个汉字 0.6 到 1.5 个 Token 来估算，一千 Token 大致对应几百到一千多汉字。
• 标点、空格、换行也占 Token，代码中的缩进同样计费。

Token 决定了三件事

第一是能装多少内容。所谓上下文窗口 128K，指的是一次对话里输入加输出合计能容纳的 Token 上限。你贴进去的长文、模型的回答、之前的对话历史，全都要挤在这个额度里。

第二是花多少钱。通常输入和输出分别计价，输出往往更贵。让模型写一篇长文，比让它总结一段短文贵得多。

第三是响应速度。生成的内容越长，需要预测的次数越多，等待时间也越长。这就是为什么"请简洁回答"不只是礼貌，而是实实在在省钱省时间。

几个省 Token 的实用做法

• 长材料先自己裁剪，只贴真正相关的段落，而不是整本教材丢进去。
• 一次对话只做一件事，聊太久就开新对话，避免历史记录白白占用额度。
• 明确要求输出格式和长度上限，比如"控制在 300 字以内，分三点说明"。
• 重复使用的长背景资料，可以整理成固定模板，需要时再粘贴。

理解 Token 之后，你会发现很多 AI 使用的"玄学"问题，比如为什么聊到后面开始答非所问、为什么账单涨得快，其实都指向同一个根源。