大模型为啥按Tokens收费？Tokens究竟是什么？

你有没有这种感觉？看了很多Transformer、LLM的文章，却总觉得云里雾里？今天我们来聊聊大型语言模型（LLM）中的一个核心概念——Token。

直到我彻底掌握了"Token"和"分词器"的概念，这成为我理解Transformer架构的首次突破性领悟，或许也是我研究大模型时唯一无需反复琢磨就能完全领悟的知识点。

尽管这些概念显得"初级"，但它们构成了所有大模型进行推理、训练和性能优化的根本基础。无论是deepseek还是claude，Token都是实现文本理解与生成的核心机制。

要理解大模型为啥按Tokens收费这个问题，我们先得知道到底什么是所谓的tokens？

“Tokens”常见释义为“代币；令牌；标记；符号” 。在计算机领域，它常指用于标识或验证的一种机制；在加密货币领域，通常指各种 数字代币；

而在语言学中，“Tokens”指语言符号，在语料库语言学里，“tokens”是“形符”，即文本中出现的所有词的个数。

无论你是刚入门的大模型爱好者，还是在实践中苦于 Token 限制的开发者，这篇文章都会帮你从根本上理清思路。

一、Token是什么？

Token，本质上就是文本处理的基本单元。

想象你面前有一本写满文字的书，这些文字在LLM（大语言模型）中被分解为Token：可能是完整的词语（如"苹果"或"你好"）

也可能是词语片段（如"unhappiness"拆分为"un"和"happiness"），甚至单个字母（如"apple"拆分为"a"、“p”、“p”、“l”、“e”）。

这种灵活性的根源在于语言特性差异。英语等单词边界清晰的语言适合用完整单词作为Token，而中文这类无显式分隔的语言则需要更细粒度的拆分策略。

在自然语言处理技术领域，Tokens（词元）作为文本处理的基本单元，可直观视为模型解析文本的‌最小语义片段‌。

其划分逻辑由模型的分词策略决定：当采用字节对编码（BPE）等子词分词方法时，部分汉字或词汇可能被拆分为更细粒度的子单元，导致占用更多Token。例如：

腾讯混元大模型：1Token ≈ 1.8个汉字

通义千问：1Token ≈ 1个汉字

英文场景：1Token通常对应3-4个字母或一个完整单词

这一技术过程称为‌Tokenization‌，即通过将连续文本转化为离散的模型可处理单元，其效率直接关联计算资源消耗与输出质量。

举例：

在中文中：一个汉字通常为1个Token，但组合词可能拆分，比方说 “人工智能”可能拆为“人工”+“智能”。

而在英文中：一个单词可能对应1个Token，如 “apple”，有可能是多个Token，如“ChatGPT” 拆为 “Chat” + “G” + “PT”。

理解了Tokens是啥了以后，我们就好理解为什么按tokens收费是比较合理的原因了。

二、分词器

这些Token究竟是如何从原始文本中提取出来的？‌ 答案在于分词器（Tokenizer）。它就像一位语言解码员，负责将人类输入的句子转化为AI可识别的Token序列。

分词器有几种常见的“翻译”方法：

字典分词：就像查字典，把句子里的词跟一个预先准备好的词表对上号。

BPE（Byte-Pair Encoding）：从字符开始，把最常出现的字符组合起来，慢慢拼成更大的词块。

SentencePiece：有点像BPE，但更灵活，不管什么语言都能用。

WordPiece：BERT模型爱用的方式，也是把词拆成小块再组合。

举个例子：拿“Hello, I’m an AI assistant.”这句话来说，用BPE分词器可能会把它拆成这样：[‘Hello’, ‘,’, ’ I’, “'m”, ’ an’, ’ AI’, ’ assistant’, ‘.’]。每个小块就是一个Token，AI就靠这些小块理解整句话。

三、中文的分词

中文分词面临独特挑战，因其缺乏类似英语的空格分隔机制。大型语言模型（LLM）如何应对这一难题？主要采用以下三种策略：

‌字符级分词‌

将每个汉字视为独立Token，如"你好"拆分为"[你, 好]"。该方案实现简单，但难以理解词汇语义。

‌词汇级分词‌

借助词典或统计模型进行切分，例如"长沙欢迎你"处理为"[长沙, 欢迎, 你]"。其效果高度依赖分词工具的质量。

‌子词级分词‌

采用类似BPE（字节对编码）的技术，组合高频字符序列。如"我爱长沙"可能拆分为"[我, 爱, 长, 沙]"或更大单元。

在LLM实践中，子词分词成为主流方案，因其能平衡处理生僻词（out-of-vocabulary words）的效率和准确性。

以LLaMA系列为例，其通过子词分词器处理中文文本。

虽然该方法在应对新词和计算效率上表现优异，但仍可能误判某些复合词结构，例如将"的事"错误合并而非识别为"事物"（To Merge or Not to Merge）。

四、特殊Token——文字里的“交通标志”

除了普通的Token，LLM里还有一些“特殊Token”，它们就像路上的交通标志，告诉模型一些特别的信息。常见的几种有：

[CLS]：表示一段文字的开头。

[SEP]：用来分开不同的句子。

[PAD]：如果句子长度不够，就用这个填充一下。

[UNK]：遇到不认识的词，就用这个代替。

[MASK]：有些模型（比如BERT）用这个来玩“填空游戏”，训练时遮住一部分词。

这些特殊Token就像给AI指路的小助手，让它知道句子的结构和重点。

五、Token计数——为什么数量这么重要？

你可能会疑惑，Token数量多些少些能有多大影响？‌实际影响非常显著！‌ 在大型语言模型（LLM）中，Token数量直接决定了运算成本和耗时。

以GPT-3为例，它采用BPE分词技术，通常一个英文单词会被拆分为约1.3个Token。

假设你输入100个Token，AI返回50个Token，累计消耗便是150个Token。多数AI服务商按Token总量计费，Token消耗量越高，费用支出就越明显。

比如：向AI提问"现在几点了？"可能仅需5个Token，但若提交一整份研究报告，Token数量可能突破上千。因此，使用AI服务时，‌实时关注Token消耗量‌是控制成本的关键细节。

以下是一个Token计数的示例：

六、LLaMA系列模型的分词器演进

现在我们来看看具体的模型。LLaMA系列是Meta（前Facebook AI）开发的大型语言模型，目前已经发布了Llama 2和Llama 3。我们来看看它们的分词器是怎么演进的。

1、Llama 2的分词器：BPE和SentencePiece

Llama 2‌采用‌字节对编码（Byte Pair Encoding, BPE）‌作为其分词算法的核心。BPE作为一种无监督学习方法，通过统计语料中高频字符对的迭代合并来构建词汇表。

具体实现上，该分词器以字符为初始单元，逐次识别并合并频率最高的字符对，将新生成的组合纳入词汇表，此过程持续至词汇表规模达到预设值（约32,000个Token）或无法进一步合并为止（Understanding the Llama2 Tokenizer）。

此外，‌Llama 2‌的分词系统整合了‌SentencePiece‌框架。该无监督文本编码器通过统一接口支持BPE、WordPiece及Unigram等多种算法，其突出优势体现在跨语言适应性上。

由于直接处理原始文本且无需依赖空格等语言特定特征，SentencePiece能够实现对多领域和多语言场景的灵活兼容。

2、Llama 3的分词器：更大的词汇量和Tiktoken

Llama 3的分词器实现了重要改进‌。其词汇规模从Llama 2的32,000个令牌扩展至128,256个令牌，显著增强了文本编码的粒度。

这一提升不仅优化了输入输出的编码精度，还通过更高效的令牌分配改善了整体任务表现 (Llama 3 Tokenizer)。

‌技术选型方面‌，Llama 3采用Tiktoken替代了原有的SentencePiece方案。

作为OpenAI推出的新一代分词工具，Tiktoken在语言适应性和处理效率上具有突出优势，其多语言兼容性及与GPT系列模型的统一性可能是Llama 3转向该方案的关键考量 (In-depth understanding of Llama Tokenizer)。

3、Llama 4的分词器：尚未公布

截至目前，Meta尚未公开LLaMA 4的全部细节，但据行业推测，LLaMA 4的分词器可能具备以下特征：

继续使用Tiktoken，优化多语言处理；

词汇表可能进一步扩大，覆盖更广泛的词汇；

在分词效率、中文支持和噪声控制方面进行深度优化；

更好地支持“指令跟随（Instruction Tuning）”等复杂任务。

资源消耗

大模型的运行需要巨大的计算资源投入（如GPU/TPU算力），Token数量与处理文本的计算量呈正相关关系。采用Token计费方式能够更精准地反映不同长度文本的真实资源消耗。‌

例如，处理1000万Token的长文档所消耗的算力显著高于短文本，这种按实际用量收费的模式能有效克服传统统一定价的局限性。

商业模式

Token计费‌通过将输入与输出的文本量统一转换为标准化计量单位（如输入1k Token + 输出2k Token = 总消耗3k Token），使用户能够清晰预估成本。

而传统API按次计费（如每次0.01元）的模式，难以体现简单请求与复杂任务之间的资源占用差异。

此外，大模型的全生命周期成本极高，‌研发训练‌阶段可能耗资数千万美元，采用Tokens计费可有效覆盖持续推理所需的实时算力支出，实现成本分摊的精细化。

七、总结

Token和分词器堪称大语言模型的"隐形引擎"。Token作为AI解析文本的原子单元，分词器则是实现文本到Token转换的精密工具。

从最初的WordPiece、BPE，到现今的SentencePiece与Tiktoken，技术演进揭示了一个关键事实：分词器的设计远非技术细节那么简单。

它不仅关乎文本编码的效能优化，更从根本上塑造着模型的语言认知能力、训练资源消耗以及实际推理效果。

不过Tokens计价并非单一方案，部分服务商推行复合计费模式，例如：会员制+按Tokens结算，或为小型模型设置免费用量。

当前行业对Tokens的界定尚未形成共识，各平台中文Tokens与字符的换算比例存在差异，可能造成跨平台成本波动。但不可否认的是，Tokens作为"AI经济体系的通用货币"，已成为大模型商业应用中最广泛采用的计费标准。

通过本文，相信你能系统掌握Token与分词器的核心价值。唯有深入理解Token的本质，我们才能精准操控大模型，使其服务于各类应用场景。

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