老婆问我：“大模型的 Token 究竟是个啥？”

什么是 Token？

最近 DeepSeek 很火，老婆又问我：大模型里的 Token 到底是个什么东西？

我：所谓 Token，Token，分而治之。“Token 就是模型眼中的‘最小语言单位’。” 它既不是一个完整的字，也不一定是一个完整的词，而是介于两者之间的东西。比如：

“我爱吃苹果” → 可能被拆成 ["我", "爱", "吃", "苹果"]
“Artificial intelligence” → 可能被拆成 ["Artificial", "intelligence"]，或者更细一点：["Arti", "ficial", "intel", "ligence"]

换句话说，Token 就是模型处理文本时用的“拼图块”。模型不直接理解句子，而是先把它们拆成 Token，再去分析、计算，最后拼出它的“理解”。

她听完后皱起了眉头：“所以……Token 就是一个拆出来的字或者词？”

我摇摇头：“事情没那么简单。”

为什么要有 Token？

人类看一句话，是凭经验去理解的，而大模型是个“数值处理器”，它不能直接理解文本，所以必须把文字拆开，变成一个个可计算的单位——这就是 Token。

我们可以把 Token 想象成一种“翻译工具”。它的任务是把人类能看懂的文字，转换成模型能理解的数字。比如，句子“我喜欢猫”会被拆成 Token：我、喜欢、猫、。，然后每个 Token 会被映射成一个唯一的数字编号，比如 我=100，喜欢=200，猫=300，。=1。这些数字编号就是模型处理语言的“原材料”。

模型通过这些数字，结合内部的参数和算法，理解 Token 之间的关系。比如，它知道“我”是主语，“喜欢”是动词，“猫”是宾语，最终生成符合语法的输出。

如果你学过拼图游戏，就能理解这个道理：

拼图块太小，计算量爆炸，模型处理起来太费劲。
拼图块太大，表达能力下降，容易遗漏信息。

所以，大模型必须找到一种“最优拆分”方式，把句子切成既方便计算、又能保留意义的 Token。

举个例子：

假如我们让 AI 处理这句话——“苹果手机很好用”，Token 的拆分方式会影响它的理解：

如果拆成 ["苹果", "手机", "很", "好", "用"]，模型可能明白“苹果手机”是一回事。
但如果拆成 ["苹果", "手", "机", "很", "好", "用"]，模型可能会误以为“苹果”和“手机”是分开的概念。

这种拆分方式不是随意的，而是由分词算法决定的。

Token 为什么重要？

影响计算量一段 1000 字的文本，大模型可能会把它拆成 1500~2000 个 Token，每个 Token 都要被计算一次，计算量直接上升。Token 越多，计算成本越高，响应速度越慢。
影响成本很多 AI 服务是按 Token 收费的。比如 ChatGPT，一个问题如果拆出 500 个 Token，它的回答也有 500 个 Token，那你就消耗了 1000 个 Token。Token 多了，钱包哭了。
影响理解能力Token 划分方式决定了 AI 对句子的认知，比如 “New York” 如果拆成 **["New", "York"]**，模型可能误解它是两个独立的词，而不是一个城市。更好的 Token 机制会让 AI 理解得更精准。

Token 是怎么划分的？

Token 不是随意切的，而是有一套算法来决定“最优切分点”。目前大模型常用的两种方式是：

按词拆分（Word-based）比如“苹果手机”会保持完整，不拆开。这种方式简单，但处理新词、复合词时容易出问题。
按子词拆分（BPE, WordPiece）比如 "unhappiness" 可能被拆成 ["un", "happiness"] ，因为“un”是常见前缀，“happiness”是完整词。这样可以减少 Token 数量，提高计算效率，同时保留语义。

Transformer 这类大模型普遍采用子词级别的 Token 划分方式，这样既能保证计算高效，又能让 AI 理解更准确。