被 “刁难” 的博主

最近 DeepSeek 可是火遍了大模型圈，我也一直在研究。结果前几天，我发小突然冷不丁地问我：“大模型里的Token 到底是啥东西啊？” 这问题可把我问住了，一时之间竟不知从何说起。我就跟她打比方，说像Deepseek、GPT 这些大语言模型，都有个“厉害助手”叫分词器。当大模型收到一段文字，就会让分词器把它切成好多小块，这些小块就叫token。比如说 “我喜欢唱、跳、Rap 和篮球”这句话，在大模型里可能就会被切成这样 ，单个汉字、两个汉字组成的词语、三个字的常见短语、标点符号、单词或者几个字母组成的词缀，都有可能是一个token。而且大模型输出文字的时候，也是一个token一个token往外蹦，所以有时候看起来就像在打字一样。

本以为解释得够清楚了，没想到他听完更疑惑了，皱着眉头问：“怎么token一会儿是一个字，一会儿又是两个字、三个字，还能是一个单词或者半个单词？这到底是怎么定的呀？”得，看来这token还真不是三言两语就能说清楚的。

既然发小不理解，那肯定还有很多朋友也对token感到困惑。今天，我就来好好给大家通俗地解释一下，大模型token究竟是啥，以及为什么会是这样，顺便也讲讲为啥按token计费。

什么是大模型 Token

简单来说，Token就是大模型处理文本的最小单位。就好像我们把一个大蛋糕切成小块，方便一口口吃下去，大模型也需要把接收到的文本切成一个个小“token”块，才能更好地理解和处理。

还拿前面“我喜欢唱、跳、Rap 和篮球”这句话来说，在大模型的世界里，它可不是一个完整的整体，而是会被 “拆解”。单个的汉字，比如 “我”“唱”，有可能各自就是一个 token；两个汉字组成的常用词语，像 “喜欢”，也可能是一个token；三个字构成的常见短语，例如 “打篮球”，同样可能被看作一个 token；标点符号，像这里的顿号 “、”，也会是一个token；要是英文单词，像 “Rap”，或者几个字母组成的词缀，也都可能成为一个token 。

人脑的 “偷懒” 策略

为了更好地理解为什么大模型要把文本切成token来处理，我们不妨从人脑处理信息的方式找找灵感。不知道大家有没有过这样的体验，当看到 “旯妁圳侈邯” 这几个字时，是不是一下子反应不过来，甚至得愣神两秒，思考一下这几个字怎么读。但要是把它们放在词语或成语里，比如 “犄角旮旯、媒妁之言、深圳、奢侈、邯郸学步”,瞬间就能脱口而出。

这是因为我们的大脑在日常生活中，习惯把有含义的词语或短语优先作为一个整体来对待。不到万不得已，大脑不会一个字一个字地去抠。这样做能节省脑力，我们的大脑可是很会 “偷懒” 的 。就像 “今天天气不错” 这句话，如果一个字一个字地处理，需要处理 6 个部分；但要是划分成 “今天”“天气”“不错” 这 3 个常见且有意义的词，就只需要处理三个部分之间的关系，效率一下子就提高了，脑力也节省了不少。既然人脑可以采用这样高效的方式处理信息，那人工智能当然也能借鉴。于是，分词器就诞生了，它专门负责帮大模型把大段文字拆解成大小合适的一个个token 。

分词器的奥秘

那么，分词器究竟是如何把文本拆解成token的呢？其实，它背后运用了一套巧妙的统计方法 。分词器会先去统计大量的文字数据，从中发现一些规律。比如说，它发现 “苹果” 这两个字经常一起出现，就会把它们打包成一个 token，然后给这个token 分配一个数字编号，再把它放进一个大的词汇表中 。这样一来，下次再遇到 “苹果” 这两个字，分词器就能快速识别出这个组合，直接对应到相应的编号。

同样的道理，分词器还会把单个出现频率较高的字，像 “我”“是”“的” 等，也分别打包成 token 并赋予编号；常见的字母组合，比如 “ing”这些词缀，以及标点符号，像逗号 “，”、句号 “。” 等，也都会被当作token 处理 。经过大量的统计和收集工作，分词器就能得到一个非常庞大的token 表。这个token表可能包5 万个、10 万个甚至更多的token，几乎涵盖了我们日常生活中常见的各种字、词、符号等等 。

有了这个 token表，大模型在处理文本时就轻松多了。当有新的文本输入时，大模型首先通过分词器将文本转化为对应的token 编号序列 。这些编号对于大模型来说，就像是一个个 “密码”，大模型通过处理这些 “密码”，也就是计算 token 之间的关系，来理解文本的含义，并根据学习到的语言模式和规律，生成下一个可能的token 编号 。最后，再由分词器把这些token 编号转换回人类能够看懂的文字和符号，这样我们就能看到大模型输出的文本内容了 。

Token 的 “个性”

不同的大模型就像是不同风格的厨师，他们各自的分词器对文本的 “切割” 方式也有所不同 。这就导致同样的一段文本，在不同模型中被切分成的token 数量和内容可能会有差异。

有一个非常有趣的网站【Tiktokenizer】 ，就像一个神奇的“token 实验室”，能帮我们直观地看到这种差异。当我们在这个网站上选择用 deepsee 模式输入 “哈哈”，它显示这是一个token；输入 “哈哈哈”，同样也是一个 token；“哈哈哈哈” 还是一个token ，但当输入 “哈哈哈哈哈” 时，就变成了两个 token ，这说明在日常使用中，两个或三个 “哈” 组成的表达更为常见，所以被看作一个整体。再看 “一心一意”，它被分成了三个token；“鸡蛋” 是一个 token，但 “鸭蛋” 却成了两个 token；“关羽” 是一个token，“张飞” 却被分成了两个token；“孙悟空” 是一个token，而 “沙悟净” 则是三个 token 。

更有意思的是，不同模型的分词结果对比。比如 “苹果” 这个词，在 DeepSeek 模型里，“苹” 字被拆分成了两个 token ，但在 Qwen 模型里却只是一个token 。这种差异就像是不同厨师切菜的刀工和习惯不同，有的喜欢把菜切得大一点，有的则喜欢切得小一点 。

正是因为这些 token 之间的关系，大模型才能够理解我们输入的文本，并生成相应的回复。它就像是在玩一场复杂的 “拼图游戏”，通过不断计算这些 token 之间的关联，来预测下一个最有可能出现的 token ，从而逐步生成连贯的文本内容 。

为何按 Token 计费

现在，我们已经清楚了token 是什么以及它是如何产生的，接下来就来探讨一下 DeepSeek 等大模型公司为什么要按照token 的数量来计费 。其实，这背后的原因很简单，token 的数量直接对应了大模型在处理文本时所需要的计算量 。

当大模型接收输入文本并生成回复时，每一个token 都需要模型进行一系列复杂的计算。模型要根据之前的token 序列，通过内部的神经网络结构和算法，计算出下一个最有可能出现的token 。这个计算过程涉及到大量的矩阵运算、参数调整以及对海量训练数据中语言模式和知识的运用 。可以说，token数量越多，模型需要处理的信息量就越大，计算量也就越大，相应地消耗的计算资源（如 GPU 算力、内存等）也就越多 。

就好比我们吃饭，吃的食物越多，消化所需要的能量就越多 。大模型处理 token 也是同样的道理，处理的token 越多，所需要的 “能量”—— 计算资源也就越多 。而且，这种计算量的增加并不是简单的线性关系。随着token 数量的增多，计算的复杂程度和资源消耗往往会呈指数级上升 。

此外，大模型在处理文本时，还存在一个 “缓存命中” 的概念 。如果大模型之前已经处理过类似的文本，相关的计算结果可能会被缓存起来 。当再次遇到相似的输入时，模型可以直接从缓存中获取结果，而不需要重新进行复杂的计算，这就大大节省了计算资源和时间 。如果没有命中缓存，模型就不得不重新计算，成本也就随之增加 。这就好比我们去图书馆借书，如果之前借过这本书并且还在有效期内（缓存命中），就可以直接拿出来看；但如果没借过（未命中缓存），就需要重新办理借阅手续（重新计算） 。

所以，大模型公司按照token 的数量计费，实际上是在根据模型处理任务所消耗的计算资源来收费 。这种计费方式既公平合理，又能够准确反映用户使用大模型服务的实际成本 。

Token 的 “跨界”

有趣的是，token 这个词可不仅仅在人工智能领域有着独特的含义，在其他领域，它也有着不同的 “身份” 。

在计算机网络领域，token常常被翻译为 “令牌” 。它就像是一个通行证，用于控制网络中节点对共享资源的访问 。例如，在一个局域网中，各个计算机节点想要发送数据时，需要先获取到token这个 “通行证” ，只有拿到token 的节点才有权利在网络中传输数据 。当数据传输完成后，该节点再把token释放出来，其他节点就有机会获取token并进行数据传输 。这就好比一群人排队领取限量的礼物，每个人都需要拿到排队的 “令牌” ，拿到 “令牌” 的人才能去领取礼物，领取完后再把 “令牌” 交回，下一个人才能接着领取 。

在区块链领域，token又被翻译为 “代币” 。它是一种基于区块链技术的数字资产，代表着一定的价值或权益 。我们熟悉的比特币、以太坊等加密货币，就是 token 的典型代表 。这些token可以在区块链网络中进行交易、转移，人们可以通过购买、出售token来实现资产的增值或交换 。而且，除了作为数字货币，token在区块链上还可以代表各种不同的权益，比如投票权、资产所有权等 。例如，一些区块链项目发行自己的 token，持有这些token的用户可以参与项目的决策投票，或者享有项目所产生的收益分红 。

虽然在不同领域都叫token，但它们之间的含义和作用却大不相同 。就好比同样都叫 “车模” ，一个是汽车模型，用于展示汽车的外观和结构；另一个是汽车展览上的模特，主要负责展示汽车的魅力和吸引观众的注意力 。此 “车模” 非彼 “车模” ，不同语境下的token也是如此 。

当我们在不同的场景中看到token这个词时，一定要结合具体的领域和上下文来理解它的含义 ，可不要混淆了哦 ~

湖南网晨科技：专业小程序开发服务商

全域生态布局，赋能企业数字未来

湖南网晨科技成立于2016年，旗下拥有多家独立运营的子公司，业务覆盖互联网技术服务、小程序开发、营销策划、电子商务、短视频创作等多元领域，形成了“技术+创意+运营”的全域生态体系。网晨科技始终以“深度定制+高效交付”为核心竞争力。不同于行业常见的模板化拼装开发，公司坚持完全底层架构开发模式，采用平台级语言（如Java、Python）自主搭建系统，确保小程序运行流畅、稳定性强、扩展性高，可灵活适配企业个性化需求。

四大核心优势，定义行业服务标杆

1. 技术底蕴深厚，护航项目高效落地
网晨科技拥有近百人的技术团队，涵盖前后端开发、UI/UX设计、产品运维等全职能架构，并配备专业测试团队及主流机型实验室，确保小程序兼容性与用户体验。通过7×24小时运维服务与稳定的服务器底层架构，企业可无惧流量高峰，轻松应对复杂业务场景。

2. 创意驱动设计，塑造品牌独特价值
公司以“视觉即战略”为理念，开创了30余种H5设计风格体系，涵盖手绘动画、趣味互动、沉浸式3D等前沿形式。无论是品牌形象官网、小程序界面，还是IP形象设计，网晨科技均能通过独创的视觉语言，助力企业传递品牌温度，实现用户心智占领。

3. 资源全网整合，引爆流量增长引擎
依托200万+论坛媒体、50万+新闻渠道及45万细分领域自媒体资源，网晨科技为企业提供“开发+推广”一体化服务。从精准获客到私域沉淀，从社交裂变到品效合一，真正将小程序流量转化为商业价值。

4. 标准化服务流程，保障用户体验
从需求对接到交付落地，公司建立了一套精细化项目管理机制，涵盖需求调研、原型设计、敏捷开发、多轮测试等全流程，确保项目周期透明可控。同时，首创“技术+品牌双运维”模式，为企业提供长期数据优化与运营支持，持续释放小程序的长尾价值。

在“互联网+”时代，小程序不仅是工具，更是企业连接用户的核心入口。湖南网晨科技凭借技术硬实力、创意软实力与资源整合力，持续为企业提供“有温度、有深度、有效果”的数字化解决方案。