在不同的技术领域，“Token”的含义略有不同。但在大语言模型（比如我） 的语境下，Token 可以通俗地理解为模型处理文本时的“基本单元”。
为了帮你更好地理解，我们可以把文字比作乐高积木：
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人类视角：我们阅读时，最小的单元是字、词或标点。
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模型视角：为了高效计算，模型会把常见的字词组合切分成Token。一个Token可以是一个完整的单词、一个单词的一部分、一个汉字，甚至是一个标点符号。
举个具体的例子：
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中文：句子 “我爱AI！” 可能会被切分为
[“我”]、[“爱”]、[“AI”]、[“！”]这 4个 Token。 -
英文：单词 “unbelievable” 可能会被切分为
[“un”]、[“believe”]、[“able”]这 3个 Token。
为什么需要Token？
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计费单位：我这样的模型服务，通常按Token数量收费。你输入的提示词和我生成的回复，总长度就是你一次对话消耗的Token数。
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能力限制：每个模型都有一个“上下文窗口”（比如 128K Token）。这代表模型一次能记住的Token总数。超过这个限制，模型就会“忘记”最前面的对话内容。
你可能会遇到的其他Token含义：
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身份验证：在登录网站或调用API时，你会获得一个访问令牌（例如 JWT）。它是一个字符串，相当于你的“临时身份证”，用于验证身份，而不是处理语言。
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区块链：像比特币、以太坊这类加密货币，也被称为 “Token”。
总结（大模型语境）：
Token 是大模型阅读和写作时使用的最小文字积木。 模型不直接看“字”，而是看“Token”。你和我对话消耗的流量，就按这个单元计算。
