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在人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）领域，Token（大模型中的“Token”） 是模型处理文本的基本单位。您可以将其理解为AI阅读和理解语言时的“字词碎片”。
以下是关于 Token 的核心概念：
- 什么是 Token：当您输入一段话给大模型时，模型并不会直接读取整句话，而是先将其切碎成一个个小片段，这些片段就是 Token。
- 中英文的差异：
- 在英文中，一个 Token 大约相当于 4个字符 或 0.75个单词（例如，短单词可能是一个 Token，长单词会被拆成两三个 Token）。
- 在中文中，由于汉字和词组的特殊性，一个汉字通常占用 1到2个 Token（具体取决于模型的词表设计）。
- 为什么 Token 很重要：
- 计费标准：几乎所有主流大模型 API（如 OpenAI、Claude 等）都是按照处理的 Token 数量来收费的（通常以“每百万 Token”为单位）。
- 上下文限制：大模型能记得多少前文（窗口长度），也是由 Token 数量决定的（例如 32k Token、128k Token），超过这个限制模型就会“忘掉”前面的内容。