DeepSeek 的爆火让茶余饭后讨论的话题都变成了AI，如果你玩过ChatGPT 或者 DeepSeek 这样的 AI，可能听过 “token” 这个词。听起来像是啥高科技玩意儿对吧？别慌，其实它超级简单！
Token 就是AI看懂你说话的“小砖块”，就像你搭乐高时一块块小零件。咱们今天就来轻松拆解它。
Token 是啥？
在自然语言处理（NLP）中，token 是文本被拆分后的最小片段。AI模型并不会直接理解完整的句子，而是把句子拆成一块块小的“零件”——这些零件就是token。
想象一下，你跟AI说：“我爱AI！”AI不会直接看整个句子，而是把它拆成小块——这些小块就是token。比如：
• 英文里：“I love AI!” 可能是 4 个 token：“I”、“love”、“AI”、 "!"。 • 中文里：“人工智能很强大” 可能是 5 个token：“人工”、“智能”、“很”、“强大”。
就像把一大块蛋糕切成小份，AI用token把句子切开，好一口一口“吃”下去！
它是如何分的？
像上面 “I love AI!” 按单词拆成4个 token。但实际情况比这复杂一点，AI不会简单地按空格或单个字拆分，而是用一种叫“分词器”（Tokenizer）的工具，根据语言特点和模型设计，把文本切成更有意义的片段。
英文里，一个token可能是单词、标点，甚至是词的一部分（比如“playing”可能被拆成“play”和“ing”）；中文里，可能是单个汉字，也可能是词组。
为什么要有Token？
AI模型本质上是数学计算的产物，它无法直接理解人类的语言。为了让机器“读懂”文本，工程师们把语言转化成数字，而token就是这个过程中的桥梁：
1. 拆分：把句子拆成token。 2. 编码：每个token被分配一个数字ID（比如“I”是1，“love”是2）。 3. 处理：AI用这些数字进行计算，生成回答。
比如，当你输入“什么是AI”时，模型先把这句话拆成token，然后通过数学运算，预测出合适的回答。
Token和模型的关系
Token直接影响AI模型的表现和成本：
• 输入和输出：模型通常有token限制，比如 GPT-3 可能一次处理 4096 个 token。这包括你输入的问题和AI生成的回答。如果超过限制，文本会被截断。
• 计算成本：在商业场景中，像 OpenA I这样的服务按 token 收费。1个token大约是英文的0.75个词，或者中文的1-2个字符。
• 不同语言的差异：英文token数通常比中文多，因为中文一个字可能承载更多信息。
• 特殊token：模型还会用一些隐藏的token（比如表示句子开始或结束的标记），这些你看不到，但它们也在计算中。
• 进化：早期的AI模型token化很简单，现在的分词器（如BPE、WordPiece）更聪明，能适应多种语言和场景。
总结
Token是AI模型理解和生成语言的“积木”。它把复杂的文字拆成小块，让机器可以用数学的方式处理我们的想法。每次你和AI聊天，那些飞快生成的回答背后，都是无数token在默默工作。
