在人工智能工具飞速发展的今天，无论是密切关注还是亲自使用，您可能都遇到过“AI Token”（人工智能代币）这一术语。请注意，这里讨论的并非加密货币中的代币概念，而是专门用于衡量使用大型语言模型（如 ChatGPT）成本的计算单位。
AI Token 不仅是成本计量的核心，还直接决定了输入与输出的文本长度，这两者共同构成了最终使用费用的计算基础。听起来有些复杂？别担心，本文将为您详细解析 AI Token 的含义、运作机制及其对生成式人工智能使用成本的实际影响。
一、AI Token 究竟是什么？
在人工智能技术领域，Token 是文本处理的基本单位。它可以是一个完整的单词，也可以是几个字符（包括空格）的组合。Token 的计数方式高度依赖于用户使用的语言。
以 ChatGPT 为例，其最优化处理的语言是英语，因此在其他语言中的 Token 计数方式会有显著差异。例如，通过 OpenAI 的官方工具 Token 拆分器 分析以下两个请求：
德语请求：Wie schreibt man ein Gedicht?
英语请求：How to write a poem?
德语请求的 Token 拆分结果：
- Wie
- _sch（带空格）
- re
- ibt
- _man
- _ein
- _Ged
- icht
- ?
总计：9 个 Token，29 个字符。
英语请求的 Token 拆分结果：
- how
- _to
- _write
- _a
- _poem
- ?
总计：6 个 Token，20 个字符。
由此可见，同一指令在不同语言中所需的 Token 数量不同。虽然单次差异不大，但在处理大量文本时，这种差异会显著累积，直接影响使用成本。根据 OpenAI 的官方说明，英语中 1 个 Token 约等于 4 个字符，100 个 Token 大致对应 75 个单词。
二、AI Token 的重要性与成本影响
Token 在人工智能工具的使用中扮演着关键角色，最终费用完全基于 Token 数量计算。因此，理解影响 Token 数量的因素至关重要。
1. 语言选择
语言是影响 Token 数量的主要因素之一。例如，德语中的带变音符号的字符（如 ä、ü、ö）通常被视为一个 Token，而波兰语中的某些大写字母（如 Ł、Ś、Ć）可能被拆分为两个 Token。这种差异直接导致了使用成本的变化。
2. 输入与输出长度
使用成本不仅包括输入文本中的 Token，还涵盖输出内容。总费用由以下部分组成：
- 输入部分：用户提供的提示词及相关上下文（如上载的文本或指令）；
- 输出部分：系统生成的回答。
有时输入非常详细而输出简短，因此需要在输入设计上做文章，以确保生成的回答物有所值。理解这三者之间的依赖关系，可以帮助您更高效地管理和优化成本。
3. Token 限制
ChatGPT 等文本生成器设有 Token 上限（例如 4096）。如果超出限制，您需要缩短输入或删除部分对话内容。但后者可能导致机器人丢失重要上下文，从而降低回答质量。
三、成本管理实用技巧
要实现用户与生成式人工智能系统间的高性价比交互，需要在输入和输出长度之间找到平衡。以下是一些实用建议：
1. 力求简洁与精准
简短的提示词不仅能减少 Token 消耗，还能获得更满意的回答。精心设计您的提示词，并确定需要多少上下文才能达到最佳效果。输入中使用的 Token 越少，可用于生成输出的 Token 就越多。
请注意，ChatGPT 在计费时会忽略某些特殊字符（如 <|endoftext|>），但其他字符（如 \n）则会计入 Token。建议多进行实验，并参考网络上的实用建议。
2. 注意语言选择
不同语言的语法结构可能导致 Token 计数方式的巨大差异。根据您的使用场景，选择在成本上更具优势且符合需求的语言。
3. 留意 Token 限制
长时间与机器人对话很容易耗尽 Token。为避免这一问题，您可以：
- 删除之前的消息，但这可能导致上下文丢失；
- 总结对话要点后再删除旧消息，以保留关键信息；
- 通过系统消息指导机器人如何回答，节省修正输出所需的 Token 和时间。
4. 选择合适的语言模型
Token 的成本取决于您选择的语言模型。OpenAI 已发布多个版本，包括 ChatGPT Legacy、ChatGPT-3.5 Turbo、ChatGPT-4 和 ChatGPT-4 Turbo。根据您的需求选择模型——如果不需要极高的回答质量，旧版本可能已经足够。不同版本在内容生成质量和 Token 价格上有所区别。
此外，您可以利用预测工具估算使用成本。例如，OpenAI 的 Token 拆分器 和 Python 库 Tiktoken 能帮助您评估输入成本，并决定是否将会话拆分为多个部分。👉 探索更多实用工具与优化方法
四、常见问题
1. 什么是 AI Token？
AI Token 是人工智能文本处理中的基本单位，用于计算使用语言模型（如 ChatGPT）的成本。它可以是单词、字符或空格组合，数量受语言类型和文本结构影响。
2. 为什么不同语言的 Token 数量不同？
由于语法和字符结构的差异，每种语言的 Token 拆分方式不同。例如，英语通常更紧凑，而某些语言可能因特殊字符或词形变化导致 Token 数量增加。
3. 如何降低使用 ChatGPT 的成本？
您可以通过优化提示词长度、选择高效语言、监控 Token 消耗以及选择合适的模型版本有效控制成本。
4. Token 限制会影响对话质量吗？
是的。超出 Token 限制可能导致上下文丢失，从而降低回答的相关性和质量。建议定期清理或总结对话内容。
5. 有哪些工具可以帮助管理 Token 成本？
OpenAI 的 Tokenizer 和 Tiktoken 库是常用工具，可用于预估输入文本的 Token 数量和相关费用。
6. 所有语言模型的价格都一样吗？
不一样。不同版本的模型（如 ChatGPT-3.5 和 ChatGPT-4）在 Token 定价上存在差异，通常功能越强大的模型成本越高。
五、总结
在生成式人工智能的语境下，AI Token 是决定用户使用成本的核心文本单位。其数量受语言语法结构的影响而变化显著。理解 AI Token 的运作机制不仅有助于高效利用语言模型，还能优化成本并最大化工具价值。通过巧妙管理 Token，您不仅可以有效控制支出，还能确保在规定的限制内顺畅使用各种功能。