在大語言模型中，Token?是文本處理的基本單元，類似于“文字塊”，模型通過將文本分割成Token來理解和生成內容。舉一個形象一點的例子，可以理解為 AI 處理文字時的“最小積木塊”。就像搭樂高時，每塊積木是基礎單位一樣，AI 會把你的話拆成一個個 Token 來理解和生成回答。

舉個栗子🌰：

• 中文：“我喜歡貓” → 可能拆成 ["我", "喜歡", "貓"]（3個Token）。
• 英文：“Hello!” → 拆成 ["Hello", "!"]（2個Token）。
• 長單詞：“strawberry” → 拆成 ["str", "aw", "berry"]（3個Token）。

為什么需要拆成 Token？
因為 AI 只能看懂數字，每個 Token 會被轉成唯一的數字 ID（比如“貓”→ 12345），然后 AI 通過這些數字學習文字之間的關系，比如“貓”后面常接“很可愛”。

Token 的三大特點：

1. 不是簡單的字或詞：可能拆成長一點的詞，也可能拆成短一點的字母組合。
2. 數量決定“飯量”：Token 越多，AI 處理越慢、費用越高（比如提問+回答總 Token 數會計費）。
3. 影響回答質量：問題太長（Token 太多）可能被截斷，太短可能答不全。

省 Token 小技巧：

• 提問直奔主題，比如：“推薦上海3天行程，避開人多，預算3000元”。
• 少用客套話（比如“你好，請問……”），每個標點符號都算 Token。

簡單來說，Token 就是 AI 眼里的“文字積木”，拆得越合理，AI 越懂你。