🧩 什么是Token？—— 模型的“语言乐高”简单来说，Token就是大模型眼中的“最小语言单位”，就像乐高积木一样，模型用它们拼出整个语言世界！🌍Token可以是：一个英文字母，比如 a一个完整词语，比如 cat 🐱 或 模型一个词的一部分，比如 un + believable甚至是一个标点符号，比如 ? 或换行符 \n模型在处理文本时，会先把句子“切碎”成Token，再把每个Token映射成一个数字ID，比如："This is a cute cat" → [101, 3847, 7292, 372, 471, 1293, 102]（别问我为什么是这些数字，这是模型的“暗号”啦！🔢）🚀 为什么非要Token化？—— 因为模型其实是“数学宅”啊！你可能会问：为什么不直接给模型看文字？ 因为模型本质上是个“数学工具”，它只认识数字，不认识字！🤖Token化的三大理由：语言太灵活：人类语言千变万化，缩写、错拼、方言…对模型来说简直是“天书”。Token化就是把混乱的文本变成整齐的数字序列，让模型好“消化”。拆分更好学：模型通过Token的组合规律学习语言。比如 un + believable，模型知道 un 表示否定，able 常见于形容词，就能举一反三！省资源：共享子词，减少词表大小。比如所有 -ing 结尾的词共享同一个Token，不用每个都存一遍，省钱又省力！💰🛠 Token在大模型里怎么用？—— 三步走：切分→编码→理解Tokenization（切分） 文本 → Token序列，比如加上特殊标记：[CLS] This is a cute cat [SEP]Embedding（嵌入） 每个Token变成一个向量（一堆数字），表示它的“语义特征”，比如："cat" → [0.0384, -0.0374, 0.0183, ...]模型计算 模型看着这些向量，推算出下一个最可能的Token，再转回文字输出给你！🧠➡️🗣️📌 你必须知道的Token冷知识 🧊首Token延迟：生成第一个Token最慢，因为模型要“读懂全文”，后面的Token就快多啦！⚡Token限制：每个模型都有输入输出上限（比如4K、8K、32K），超长内容会被截断哦！计费方式：大多数API按Token数量收费，包括输入和输出。所以聊天时记得“长话短说”更省钱～💸💡 拓展一下：Token化的“小心机”不同的模型有不同的“切词风格”：BERT喜欢用WordPiece（比如 playing → play + ##ing）GPT系列常用Byte Pair Encoding（BPE）中文模型可能按字切，也可能按词切，甚至混合切！所以，同样的句子，在不同模型眼里可能是不同的Token序列！😉🎯 总结一下Token就是模型理解语言的桥梁，把人类的文字变成机器能算的数字，再变回人类能读的文字。它不仅是技术的核心，也直接关系到模型的效果、速度和成本！