AI开发中的Token：从基础到优化全解析

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一、Token 的含义详解

在 AI 应用开发中，尤其是在基于大语言模型（LLM）的系统中，token 是模型处理和生成文本的基本单位。它可以是一个单词、一个标点符号、一个子词（subword），甚至是一个特殊符号。

1. 什么是 Token？

• 模型不会直接理解人类语言，而是将文本切分成更小的单元进行处理。
• 这些单元就是 token，是模型输入输出的最小语义/语法单位。

2. Token 的来源：分词器（Tokenizer）

• 每个大语言模型都依赖一个特定的 分词器（Tokenizer） 来将文本转换为 token。
• 常见的分词方式包括：
  • Word-based（基于单词）
  • Character-based（基于字符）
  • Subword-based（基于子词），如 BPE（Byte-Pair Encoding）、WordPiece 等。

例如：

输入文本："Hello, world!"
分词结果（token列表）：["Hello", ",", " world", "!"]

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二、Token 在 AI 应用中的作用

作用分类	描述
输入处理	将用户输入文本编码成模型可理解的数字序列（token IDs）。
输出生成	模型根据内部计算逐个生成 token，最终组合成完整回复。
长度限制控制	模型有最大上下文长度限制（如 4096 tokens），影响输入输出内容的长度。
性能与成本评估	API 调用通常按 token 数量计费（如 OpenAI GPT 系列）。

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三、Token 相关的关键概念

概念名称	解释
Tokenization	将原始文本转化为 token 序列的过程。
Vocabulary（词表）	所有支持的 token 集合，每个模型都有自己的词表大小（如 GPT-3 词汇量约 50k）。
Context Length	模型一次能处理的最大 token 数量，决定了对话历史或文档长度上限。
Input Tokens	用户输入所占用的 token 数量。
Output Tokens	模型生成回复所占用的 token 数量。
Prompt Tokens	输入提示词部分的 token 总数。
Completion Tokens	模型生成的内容所占 token 数量。

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四、不同模型的 Token 处理差异

模型名称	分词器类型	词表大小	最大上下文长度	示例 token 切分说明
GPT-3 / GPT-3.5	BPE	~50k	4096	子词切分，如 “playing” → [“play”, “ing”]
GPT-4	BPE	~100k	8192 或 32768	更精细的子词划分，支持更多语言
Llama / Llama2	SentencePiece	~32k	4096	支持中文等非空格语言，中文多为单字或词组
Qwen（通义千问）	自研 tokenizer	~150k	可达 32768	中英文混合优化，中文以词语为主
BERT	WordPiece	~30k	512	主要用于英文任务，中文需额外适配

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五、Token 计算与费用关系（以 OpenAI 为例）

模型名	输入 token 单价（USD）	输出 token 单价（USD）	典型应用场景
gpt-3.5-turbo	$0.0005 / 1K tokens	$0.0015 / 1K tokens	聊天、客服、基础写作
gpt-4	$0.03 / 1K tokens	$0.06 / 1K tokens	高级推理、复杂任务
gpt-4-32k	$0.06 / 1K tokens	$0.12 / 1K tokens	长文档处理、知识问答
gpt-4o	$0.005 / 1K tokens	$0.015 / 1K tokens	多模态交互、语音聊天

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六、Token 在实际应用中的优化建议

优化方向	实施方法
减少输入 token 数量	精简提示词内容，去除冗余信息，使用更简洁表达。
压缩上下文长度	控制对话历史长度，采用摘要机制保留关键信息。
合理选择模型	根据任务复杂度选择合适的模型，避免“杀鸡用牛刀”。
缓存常用 token	对于固定模板或高频提示词进行缓存复用。
本地化 token 统计	在客户端或服务端预统计 token 数量，提前判断是否超限。

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七、总结表格

项目	内容描述
Token 定义	模型处理文本的最小单位，由分词器将文本切分为 token 序列
主要作用	输入编码、输出生成、长度控制、成本计量
常见分词器	BPE、WordPiece、SentencePiece 等
典型模型 token 差异	GPT-3/BERT 词表较小，Llama/Qwen 支持更大词表和中文
API 成本参考	OpenAI 按 token 收费，gpt-3.5-turbo 成本最低，gpt-4 成本较高
优化策略	减少输入、控制上下文、合理选模型、缓存、本地统计

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八、附注：如何查看 Token 数量？

• 使用 HuggingFace 的 transformers 库：

  from transformers import AutoTokenizer
  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
  tokens = tokenizer.tokenize("Hello, world!")
  print(len(tokens))
  

• 使用 OpenAI 提供的 tiktoken 库进行快速 token 统计。

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