你在使用 ai 代理,比如 openclock 时,可能常常听到有人说烧 token, 到底 token 是 什么? token 也叫词源,是 ai 理解和生成文字的最小单位。就像文字的拼字卡,一句话不会被 ai 一 次读完,它会拆成一块块拼字卡,每一块就是一个 token。 token 是 如何拆分的呢?其 其实有两种方式,按字拆。中文、日文等汉字语言常用,把每个字都当一块小积木,能拼出每个细节,但消耗 took 数量就会多。按词拆,英文或模型词汇表里的常用词会作为一块大积木,少块数量更省 took, 但如果遇到罕见词,模型还是会拆成小块。 所以偷看数量的多少,不只是你输入了多少字,还取决于语言和模型拆分方式。举个例子,中文今天天气真好,按字拆大约六头啃,按词拆大约三头啃。而英文 i love a a, 按词拆大约三头啃,按字拆则会更多。计算机只能认数字,所以每个偷啃都有编号 ai 用它们来思考和生成答案。不同语言消耗不同。英文一个单词大约一到二 toto, 中文一个汉字也大约一到二 toto 还决定成本,你问的越多, ai 回的越长,消耗就越多,也就是花的钱更多。 toto 不 只是文字的拼字卡,它决定了 ai 能回答多长的内容。对话历史记录越长,即上下文的篇幅越多,也决定你使用 ai 需要花多少费用。换句话说, 理解 token 就 能明白 ai 思考与收费的核心机制。每次你和 ai 对 话, token 都在消耗,包括你输入的文字、 ai 回答的文字,以及它在生成回答时的计算消耗。想省 token, 可以 这样做,一、提问简短明确。二、要求回答精简,例如用三句话回答。 三、避免重复上下文。四、常问题拆开问或先请 ai 帮你摘药,再深入。想了解更多 ai 小 技巧及科普,记得关注我们啦!
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最近 togan 到底怎么翻译?在互联网上引发了一波热议。起因是一条来自国家官网的新闻,相当于官宣了 togan 的 意法。词源 一时激起千层浪,先别急着站队,我们先把 togan 这个词捋清楚。 togan 本意是象征,比如情人节送人玫瑰就是 a token of love, 爱的象征。在不同领域中,它隐身出了不同的含义。玩阶级时,那种圆圆的 token 意为游戏币。计算机安全领域中的 token 意为令牌。加密世界里的资产单位意为代币。到了 ai, 这意为词源。那么这个词源到底怎么去理解呢? 根据官方的解释, token 是 大模型处理信息时的最小单位。大模型处理一个文本时,不是整段整段的读, 而是会把它拆成一个个更小的单元,再逐步处理。从这个角度来看,词源这个翻译其实在强调它既跟词有关,又是一个基本单位源。这有点理工男的风格啊,不浪漫,但是也确实抓住了本质。不过一些网友不太买账啊,有人说词源太别扭了,并且提出了像智源等更有科技感的议法。 也有人觉得,不管叫什么,有中文名字总是一件好事。因为这一波 ai 浪潮里,大量底层概念都是来自于英文世界。什么 chatbot、 prompt agent、 token, 如果不进行一轮中文重构,那么这些词就会变成一种圈内的黑化,懂的人越懂,不懂的人呢,直接劝退, 久而久之,就会形成一个隐形的门槛,把大量普通人挡在门外。正如当年我们把 laser 翻译成激光,把 computer 翻译成电脑就挺成功的,既好记又突出了特点,还极易传播。所以给 token 找一个好的中文名啊,本质上是在做一件更大的事, 是用我们的母语去构建数字世界的底层认知。但另一派的观点也很鲜明,就是 togel 作为一个外来的专有名词,没必要用中文硬翻。这个评论倒让我想起了 dna 这个说法,貌似没有简洁的译法,但也不妨碍大家交流使用,对吧? 这样争论还挺有意思的,它不只是一个词的翻译问题,背后其实藏着一个更大的命题,就是我们要不要为新技术建立一个属于自己的语言体系呢?词源或许不是一个最优解,但是它至少是一个开始。你接受词源这个翻译吗?还是更愿意直接说 token 评论区聊聊?

token 到底是什么?普通人怎么理解?很多人用 ai 的 时候,都会看到一个词, token, 但大多数人其实不知道这个东西到底是什么。大家好,我是伞登,今天我们就讲一件事,普通人应该怎么理解 token。 如果要用一个最简单的东西类比 token, 其实很像早期互联网的流量。以前我们上网每个月只有几十兆流量,看一会网页就没了,看个视频更是奢侈。 而 ai 现在的状态其实跟那个阶段非常像,你用一次 ai 问一个问题,生成一段文字都会消耗 tokin, 所以 很多 ai 产品其实是在燃烧算力。 如果你这样理解,就很简单了, ai 就 像互联网, tokin 就 像流量,而那些智能体、工作流这些应用每运行一秒都在消耗流量。 所以现在很多个 ai 产品其实还处在一个流量很贵的阶段,就像当年我们每个月只有几十兆流量的时候。 但历史有一个规律,当技术发达到某一天,流量不再是问题,应用就会爆发。你看,今天我们几乎不会再为流量发愁,真正赚到钱的也不是那些基站建设者,而是短视频、电商、游戏、各种互联网应用。 而呼和浩特恰恰是一个算力节点城市,这就意味着未来这里会有大量算力基础设施。但普通人其实不需要去建机房,也不需要去研究模型,真正的机会往往出现在更上层, 也就是怎么用这些工具解决现实问题。所以 talking 这个词,你不用把它想得太复杂,它就像早期互联网的流量,而 ai 可能正处在那个应用爆发前的阶段,我是伞登,我们慢慢把这些事情聊清楚。

想跟上 ai 时代,先得听懂 token 是 个啥?最近黄仁勋抛了个新概念,整个 ai 圈都炸了,啥概念呢? token 算力?工厂经济学?以后,因为达不只是卖芯片,还卖 token。 此话一出,全球芯片固执,直接颠覆。 为什么会这样呢?今天咱一次性把这事说个透,什么是 token? 因为达的优势在哪里?我们国家的优势在哪?普通人又该如何抓住红利?先说最简单的 toker, 它是 ai 的 一个单位,两颗苹果五百克,这是重量单位。一杯奶茶五百毫升,这是容量单位。一篇稿子五百 toker, 这就是 ai 算力的单位了。五百 toker 有 多大呢?举个简单的例子, 你问豆包老师,今天是星期几?六个汉字会被切割成三到六个 toker, 而你说的文字越多, toker 消耗也就越多, ai 的 工作量就越大,对应的就需要支付越多的费用。你说,哎, 平时我和 ai 聊天怎么不用花钱呢?很简单,现在行业还在抢用户、抢数据,等技术成熟了, token 就 会跟石油一样金贵。那 token 到底是怎么算出来的?分成三步, 第一步,你的指令被翻译成 token。 第二步,芯片收到输入的 token, 开始疯狂做题,一秒能计算几亿次。第三步,计算出新的 token, 被翻译成你看到的答案,明白了吗?第二个步骤,芯片计算就是 token 经济学的核心了。黄仁勋所说的 token 萨利工厂经济学核心概念就一个, 同样多的店,谁算出了更多的拓客,谁就多赚钱。用大白话讲,店价不变的情况下,一句瓦的店,普通方案一年产出九亿拓客啊,多了三十四倍,一年多赚一点五亿美元, 所以老黄才敢放话,到明年年底至少赚他一万亿美元。那易伟达凭啥这么牛呢?第一,他的芯片断档领先,哪怕咱的顶级芯片算的一半。第二,库大生态太猛了,全球四百多万开发者, 我们本土才几十万,要问开发者都有什么用?能产生飞轮效应呀?越多人用,模型越多,音质越好,生态就越强。这就是因为打恐怖的护城河了,就像一个巨大的摩天轮,根本停不下来。但你要说因为打无敌,那就有点被老黄带节奏喽。 所有假设都建立在一个前提下,电费一样,电量一样受到这发电,那可就是涨的主场了。美国的工业电价一度零点八到一点二元,我们呢,零点四八到零点六亿元,是他们的一半左右。更狠的是西部算力枢纽,也就是甘肃新疆宁夏这地方绿电的合约价格能低到每度 零点一三元,同样是烧一百万度电,我们花三十万,而美国要花一百二十万。怎么做到的?三个大国工程你一定得知道。一是东数西算,把东部的算力需求调度到西部绿电负极区,八大算力枢纽集中了全国百分之六十以上的新增算力,二十特高压电网, 四十六条超级输电线路,把西部的风电光伏水电高效送到数据中心,损耗才百分之三到百分之四,全球最稳。第三,算电协调,也就是算力跟着电力走。怎么跟呢?电多的地方多建算力中心,电少的地方算力就少跑一点, 通过空间布局,时间调度,让电力更便宜,算力更稳定,算电协调有多重要呢?二零幺六政府工作报告首次将它纳入了国家级新基建工程。而且很多人不知道的是, toon 出海,我们已经占了全球的百分之六十一,前五的大模型里,中国占了四席,而且中国百万 toon 零点三到零点五美元是美国的十分之一。说到底, toon 拼的不只是芯片, 还有电,还有统计效率。我们的优势是绿电加稳定,特高压加东数西算加算电协同,全方位碾压,这就是我们无可替代的底牌啊!最后咱说说普通人能做点啥?给你三个实打实的方向。一、轻资产的闲置,算力共享。把家里的高性能电脑接入正规分布式算力平台, 空闲时借小规模训练,普通显卡月入五百左右,高端显卡能到一千加二、当算力时代的水电工,你可以去考个电工证,要知道东数西算八大枢纽未来大量招人,现在很多地方已经开始技能培训补贴了, 有资源的朋友可以在三四线城市对接本地企业或高校的算力需求,提供算力租赁、数据处理。于武汉,就对算力服务的小微企业提供房租补贴、贷款贴息等。想搞算力服务的话,现在还是蓝海时期哦。总结一下, tock 是 算力的基本单位,而 tock 经济学就是运用电力算力效率来定价格,算成本,赚利润。别看黄人勋最近把 tock 经济学吹得天花乱坠,其实咱依靠强大的电力系统,早就低调拿下了全球过半的市场。未来掌握在谁的手里?答案已经很清晰了吧,再见!

最近有一次频繁出现 token, 有 人把它比作 ai 时代的水电煤,有人说它是未来最重要的资源。甚至有人预言, token 将是互联网行业第一个真正意义上的全球大众商品。但 token 到底是什么? 它为什么突然变得这么重要了?今天我们就来深度科普这个正在重塑 ai 和金融两个领域的核心概念。 要理解头肯,首先要明白这个词正在被两个截然不同的领域同时使用。在人工智能领域,头肯是大语言模型处理信息的基本单位。简单来说啊,当我们像叉、 g、 b、 d 提问的时候,你的问题会被切分成一个个头肯 ai, 再根据这些头肯深层回答,一个头肯可以是一个字、一个词,甚至是一节 标点符号。在金融科技领域,头衔则是数字资产的主体。通过代币化的过程,现实世界的资产,比如股票、债券,甚至充电中,可以被印射到区块链上,变成可编程、可交易的数字代币。 而今天啊,我们直讲 ai 领域的头肯,有一个比喻很形象啊,如果把大模型想象成一个知识电厂,头肯就是他发出的度电。你的每一次提问都是在合上电闸消耗一定数量的头肯。这个比喻精准的揭释了头肯的经济学意义。就像电力公司按度收费一样,几乎所有大模型厂商都按头肯计价, 你输入给模型的指令要花钱,模型输出的答案也要花钱。 token 就是 ai 服务的计价单位。那么 token 的 消耗量有多大呢?一组数据,二零二四年初,中国日军 token 的 消耗量仅为一千亿, 到二零二五年六月底,这个数字月升为三十万,也足足三百倍。 open ai 的 掉用量同样惊人。二零二四年六月至二零二五年六月, 微软 ag 云的日均 token 式的调用量从零点五五万亿上涨至四点四万亿。与此同时, open ai 的 年化营收从五十五亿美元增长到突破一百亿美元。 token 消耗量与营收同步增长,这说明什么呢?说明 token 已经成为 ai 公司最核心的商业模式。 有观点认为, token 比水电煤更厉害,因为水电煤是金属资源,而 token 本身是可以直接交易、储存和运输的数字货物,它是互联网行业第一个真正意义上的全球大宗商品。 这个类比很精彩,因为大宗商品的特点是标准化、可批量交易,价格随市场波动。石油、铁矿石是这样,头肯也是这样。 更值得关注的是头肯的套利逻辑。有分析指出,头肯生意短期是模型和显卡的生意,谁有好模型,谁有强算力,谁就赚钱。但长期看,他会变成电费和贷款的套利。 什么意思?当 ai 模型成熟,算力变成基础设施后,成本的大头就变成了电费和网络贷款。哪里电便宜,就把数据中心建在哪里,哪里网速快,就在哪里处理数据。 就像当年加密货币的矿场主扛着矿机跑到水电站旁边一样。未来的 ai 巨头可能本质上是在赚电费差价。这是一个脱虚向实的预测,把 ai 从神坛上拉下来,看作是一种可以靠地理优势和资源成本来赚钱的全球贸易品。好了,让我们回到开头的问题, 头肯到底是什么?在 ai 世界,他是信息的最小单位,是 ai 服务的计假期,是正在成为全球大众商品的 虚拟原有。就像当年理解贷款成本对互联网的重要性一样,今天理解投肯经济学对投资者、创业者、观察者来说事关重要,因为投肯不仅关乎技术,更关乎成本、效率、商业模式以及未来的财富分配。

token, 大家都觉得这是个挺高级的技术名词,甚至还有人以为是搞区块链炒币的那个代币。你如果没搞懂 token 的 底层逻辑,你就根本看不懂现在这帮 ai 大 厂到底在赚什么钱。你在对话框里跟 ai 说的每一句话,它不是按一个字一个词去理解的。 为什么?这逻辑很简单,你要是按整词去算,中英文词汇量,几百万模型脑容量根本装不下,遇到个生僻词直接就蒙了。你要是按单个字猜,那完全就是碎片,没有上下文逻辑,他根本学不会。所以行业里是怎么干的?他把高频出现的连续字固定的词根打包成一个小块, 这个最小的处理单位就叫 token, 中文差不多一个汉字对应一到两个 token。 这样做既把词汇表压缩了,又保住了句子的核心意思。它其实是 ai 时代的核心消耗品, 是整个 ai 行业的底层硬通货。大家回想一下历史,第一次工业革命,机器转起来靠什么烧煤?第二次垫起革命,全世界的命脉是什么? 是电?再往后,全球经济为了抢油田甚至能打仗,对不对?现在这个 ai 时代,所有大模型跑起来烧的全是 tok? 你 觉得你是在用 ai 写剧本划分境?你觉得大厂在搞毫秒级的金融交易?无人驾驶?拨开表面看本质,每一次点击背后全是在疯狂地烧 tok。 你顺着这个思路去盘整条 ai 产业链,最底层的电力是基础能源,英伟达卖的那些天价 gpu, 其实就是生产 tok 的 发电机,那些云厂商和大模型公司,本质上就是 tok 制造工厂和批发商,而最终我们用的各种 ai 软件全都是消耗终端。整个行业的商业逻辑 掰开了,揉碎了,其实就八个字,生产 token, 售卖 token。 未来 token 的 价格绝对会像今天的电价水价一样,成为整个社会最核心的经济指标。 谁能把生产 token 的 成本给打下来,谁就掐住了所有行业的脖子,掌握了真正的定价权。你平时用 ai 的 时候关注过 token 消耗吗?评论区聊聊。

前两天我媳妇问我,什么是 token? 难道是 ai 世界里的金币吗?很多刚接触 ai 的 朋友肯定对这个有疑问。 token 字典翻译过来叫代币或者是记号,但在大模型语言,比如 dipstick 或者叉 j b t 的 世界里, 它其实是一个极其聪明的偷懒神器。为了给它解释明白,我打了个比方,你把 ai 想象成一个搭乐高的机器人,而 token 就是他手里拿着乐高的积木块。但奇怪的地方就来了,如果是一般的积木,那应该是一个汉字算一块积木,对吧?但在 ai 的 世界里根本就不是这样,有时候一个汉字是一个 token, 有 的时候斑马这两个字加起来才算一个 token, 甚至有的时候一句完整的成语也是一个 token。 更离谱的是,半个英文字母的词根,它也能算是一个 token? 是 不是越听越蒙?凭什么长短不一?这标准到底是谁定的? 为了搞懂这个,咱们先来玩个游戏,请你快速大声读出屏幕上的这句话。研究表明,汉字的顺序并不一定能影响阅读,是不是瞬间就懂了?但你仔细看, 这句话里面的词全是被打乱的,研究表明变成了言表纠明,顺序变成了续顺。为什么字都乱了,你还是能一秒看懂?因为咱们人类的大脑是一个超级的机,我们在阅读的时候,根本不是一个字去扣的,而是把经常连在一起的字 直接打包成了一个视觉图像去处理。如果我们人类是一个字一个字的去认,那看一本书,大脑的 cpu 早就烧了。所以大脑主动把研究表明这种高频词打包成了快捷方式,人类都会这么偷懒,那人工智能这种电老虎,它能不偷懒吗? 所以大模型在我们处理输入几万字的时候,他在大脑面前站着一个专门负责打包的前台经理,这个经理的名字就叫做分词器。这个分词器是怎么工作呢?你可以把它想象成快餐店的经理。经理天天站在前台观察, 他发现这帮人只要点汉堡,就大概率会点薯条和可乐,如果每次都让员工一样的去后厨拿,太慢了。于是经理小手一挥, 把这三样全部打包以后,他就叫一号套餐,给他一个编号叫零零一。大模型的分词干的是一模一样的事。他事先阅读人类历史上几十 t b 的 海量文章, 然后开始做数学统计。他发现斑和马这两个字经常粘在一起,于是就把斑马打包成一个头衔,分了一个身份证号,比如说叫九五二七。他又发现 i、 n、 g 这三个英文字母经常在一起, 于是也打包成了一个 token。 他 甚至发现网友们经常发哈哈哈,于是哈哈哈,也成了一个独立编号的 token。 就 这样,分词器把全人类的语言切分,整理出了一个拥有十万多条记录的超级套餐表。当大模型输出文字的时候, 他其实不是在写字,他是在疯狂的往外报编号。他报一个九五二七,分子器就在屏幕上给你打印出斑马两字。这种报编号的速度可比挨个算字母快太多了。口说无凭,咱们直接上实操,给大家看看这个套餐表有多现实。我们打开一个 token 的 计算器, 选择 deepsea 模型,我们先输入这四大名著里的人物,输入孙悟空,你看底下显示的是不是一个头梗,说明 ai 在 训练库里,猴哥的名气足够大, 经常连在一起出现,直接混成了一个独立套餐。那我们输入沙和尚呢?变成了两个头梗, 沙和和尚被分开了,那看来沙僧的咖位还差点意思,只能算单点,不能算套餐。咱们再试试网上的流行语,输入决绝字变成了三个头肯, 每个字算一个,说明模型训练的时候这个词还不够火。但更有意思的是,不同的 ai 模型分词的套餐是不一样的。比如你用国外的 deepsea 或者是 kimi, 同样的谷文,可能只需要十几个 toc 就 能哦。因为国产模型把很多的中文词汇和成语做成了大套餐。这就是为什么现在咱们用国产 ai 不 仅聪明,而且价格还特别便宜的原因。因为给中文打包的效率极高。所以回到开头那个问题, toc 究竟是个啥? 它既不是单纯的一个字,也不是一个单词,它是大模型,用来理解人类的最小认知。积木大模型之所以能对答如流,本质上是在疯狂的计算,当上一个积木是 a 的 时候,下一个积木拼上 b 的 概率有多大。既然每块积木都需要消耗极其庞大的算力, 那大模型公司按照 token 的 数量来找我们收钱也就合情合理。听懂了这个,下次再看到 token 这个词,你是不是就觉得他没有那么高冷了?我是斑马行人,带你用大白话看懂哎,我们下期见。

token 翻译成中文叫什么?叫词源,是模型处理文本的最基本单位。 token 和字呢?有什么区别? token 呢,可以是一个字,一个词,甚至半个字,那这是谁规定 的?是模型看了大量人类文字统计出来的,这样表达呢,更省事。常见的字和词就用一个 token 表示,其他的就用多个 token 拼接。 一个 token 到底是多少钱? deep 呢?输出一百万 token 呢?约等于三本新华字典只需要三块钱, gpt 五呢更贵,超过九十块 token 和上网流量收费是一样的道理吗?不是的, token 收的是计算费,是生产成本,而流量收费呢,是搬运费,不是一回事。为什么养龙虾要烧 token? 是 因为龙虾要用大模型思考和回答问题,因为大模型按 token 收费,所以就说烧 token。 本地部署大模型是不是就不用烧 toon 了?还是要用到 toon, 因为 toon 机制本身和部署方式无关。本地部署呢,不需要按量付费,但电费得自己掏,算上硬件成本不一定划算。如果我把一段话复制粘贴进去,是不是就算一次 toon 不是 文字越多呢?计算的输入 toon 数量就越多? 我问的问题很长,但答案很短,是不是只扣答案的 token 不是, 输了 token 呢?也要算钱?表情符号算几个 token 会不会比一个字还贵?常见的表情呢,是一个 token, 不 常见的会用两到四个 token 拼接表示。 deepsea 和 gpt 的 token 是 一样的吗? 不一样,互相不认识。 y, y, d, s 这种网络词是几个 token, 一 般拆成 y, y 和 d s 两个 token, 要是这个词足够火,也可能被模型当做一个整体。同样的问题,我上午问和下午问,输出的 token 数会不一样吗?不一样,模型输出具有随机性,每次输出的 token 数量不同。 那小龙虾帮我下载电影是否要按 token 计费?小龙虾思考怎么下载?打开下载网站,执行下载命令,这些都需要消耗 token, 但是下载电影本身不消耗 token, 因为电影不是大模型生成的, 电影是存在第三方服务器上,只消耗下载流量,不消耗 token。 为什么我和 ai 聊得越久,回复同样一句话,花的钱就越多? 模型是基于对话历史进行回答的,所以你所有说过的话呢,都会参与计算,计算成本就越高,这也是 ai 还需要按照输入 token 数量计费的原因。 怎么才能少用点 token 输入更少的提示词去掉?你好,请问这类废话规定模型输入长度,加一句五十字以内回答,但很有可能问题没有说清楚,回答呢也不够准确。如果前后问题呢?不相关也可以新开对话,避免历史对话参与计算。 托管是加密的密码吗?不是,托管只是一种文字编码方式,虽然你看不懂,但他并没有加密。 图片和文本的托管是一样的吗?不一样,图片会切分成很多小小的方块,每个方块呢?当做一个视觉托管,就像拼图一样。托管是为了收费而发明的吗? 不是,托管是技术发明,是为了能表达和能计算,只是计算的成本和托管数量正相关,所以就按照托管数量收费。我使用豆包没有付费啊。为什么说托管是收费的?大厂为了抢占市场让你免费使用,成本呢?暂时不用你出, 如果你是企业用户或者养龙虾就需要支付费用。我在一段话里疯狂敲空格, ai 是 视而不见还是会偷偷扣我的钱? 空格也算钱,虽然有的模型会把几个空格打包,大部分时候你多敲一个空格就再多烧一份算力。那 ai 产生的废话是不是能退费?不能,因为废话也是显卡辛辛苦苦算出来的。

家人们,只要你玩过 ai, 聊天用过纹身图,绝对见过一个词,偷啃提示词。要算偷啃收费,按偷啃模型大小也看偷啃,可百分之九十的人都不知道它到底是啥。 今天咱用大白话把这个 ai 黑话彻底扒光!首先辟谣,偷啃绝对不是汉字, 你发十个,中文可能算八个, to 肯也可能算十二个,根本不固定。因为它不是给人看的字,而是 ai 吃饭的最小颗粒,可以理解成 ai 世界的小积木。 英文里它可能是半个词,中文可能是一两个字,表情包标点也能单独成 to 肯。 简单说,人类认字, a i 认 t 肯,那 t 肯到底有啥用?他可是 a i 的 全能工具人。 第一,他是算力计量单位,你用 a i 越久,输出越长,烧的 t 肯就越多,等于在烧钱。 第二,它是 ai 的 记忆力,比如幺二八 k token, 就是 ai 能记住的最长聊天记录,超过就忘事。第三,它还是收费标准,现在各大 ai 平台几乎都是按 token 计费,堪称 ai 世界的通用货币。很多人好奇, 托肯为啥没有官方中文移民学术界曾翻成词源,太学术太拗口,老百姓根本不买账。现在科技圈更倾向两种选择, 要么直接不翻译,就像 wifi 一 样通用,要么意义成托肯,顺口又有科技感,未来很可能成为主流叫法, 毕竟这种新技术单位音译才是王道。参考比特、像素、克隆,全是这个套路。 再给大家打个超形象的比方,透肯就是 ai 世界的像素,我们看图片靠像素,看视频靠帧数, ai 理解世界,靠的就是透肯。像素拼出视觉画面,透肯拼出 ai 的 思维逻辑 大模型。所谓的思考,本质就是不断预测下一个偷啃出现的概率。听起来高大上,原理其实很朴素。 最后提醒大家别再被偷啃这个词糊住了,它不是什么神秘代码,只是 ai 处理信息的基本单元,是连接人类语言和机器思维的桥梁。 以后再看到 tocan, 你 就把它当成 ar 的 流量和货币,消耗越多,功能越强,收费也越贵。 看懂 tocan, 你 就看懂了 ar 的 底层逻辑。下次和朋友聊 ar, 甩出这个知识点,保证你瞬间成为朋友圈最懂行的科技达人。

每一次工业革命,都有一样东西在背后疯狂燃烧。第一次工业革命,蒸汽机来了。蒸汽机本身不值钱, 值钱的是让它跑起来的东西。煤。煤从地里挖出来烧掉,变成蒸汽,蒸汽推动机器、机器生产商品。整个英国的矿山、铁路、钢铁厂,全都围绕着怎么挖更多的煤,怎么运更多的煤来建立起来。煤就是那个时代的核心消耗品。 第二次工业革命,电来了,电本身也看不见摸不着,但他改变了一切。爱迪生建发电厂,特斯拉搞交流电,全世界开始拉电网、发电、输电、配电、用电,一条完整的产业链,养活了成千上亿的人, 创造了通用电器这种巨无霸公司。电就是那个时代的核心消耗品。第三次石油、内燃机、汽车、飞机、塑料化工。整个二十世纪,全球经济都建立在石油上,围绕着石油打了多少仗?中东为什么重要?因为那里有油,石油就是那个时代的核心消耗品。 现在 ai 时代来了,它的核心消耗品是什么呢? token, 你 可能听过这个词,但不太理解。简单说, token 就是 ai 处理信息的最小单位。 你跟 ai 说一句话, ai 会把你的话拆成一个一个的 token, 然后逐个处理,逐个生成回答。每一次你问 ai 一个问题,每一次 ai 给你写一段文字,画一张画,生成一段代码,背后都在消耗 token。 一个中文字大约是一到两个 toc, 你 让 ai 写一篇一千字的文章,大概就是消耗了两千个 toc, 听起来不多,对吧?赶紧把这个数字乘以全球的用户量, chat gpt 每周九亿活跃用户,豆包 kimi 千万, 中国五点一五亿生成式 ai 用户,每个人每天跟 ai 对 话好几轮,每一轮都在烧 toc。 再加上企业端自动驾驶的 ai, 每秒处理海量的传感器数据,全是 token。 金融公司的 ai 交易系统,每毫秒做一次决策也全是 token, ai 写代码, ai 做客服, ai 审核合同, ai 看片子,全都是 token。 英伟达为什么一年赚两千一百多亿美金?因为生成 token 需要 gpu, gpu 就是 token 的 发电机。英伟达卖的每一块芯片,最终都是在帮客户生产更多的 token。 openai 为什么要花六千亿美元建数据中心?因为数据中心就是 token 的 发电厂。越多的人用 ai, 就 需要越多的数据中心,就需要越多的电力,就需要越多的芯片。 google 为什么要签一百五十兆瓦的地热能协议?因为 ai 的 数据中心太吃电了,生产 token 这件事,最终还是要烧真实的能源。所以 token 这条产业链从上到下是这样的, 最底层是能源发电厂,电网、地热核能给数据中心供电。往上一层是芯片,英伟达、 amd 含五 g 造生产 token 的 发动机。 再往上是云计算,亚马逊、微软、阿里云建 token 工厂,把算力租给别人。再往上是大冒险公司 open ai、 ospec、 deepsea、 月之暗面,它们把芯片和算力变成可以使用的 ai 服务。 最上面是应用层, chat、 gbt、 豆包 kimi 各种 ai 工具,它们是 token 加油站,每个用户来一次就烧一次。煤的时代,谁控制了煤矿,谁就是亡。石油时代,谁控制了油田,谁就是亡。电力时代,谁建了发电厂,谁就是亡。 token 时代,谁能更便宜、更高效的生产和分发 token, 谁就是王。这就是为什么英伟达市值全球第一,所有的科技巨头疯了一样的砸七千亿建数据中心。这就是为什么 deepsea 一 出来,全世界都撼动,因为它证明了用更少的算力能生产同样质量的 token, 等于用更少的煤烧出了同样多的蒸汽。但 token 跟煤石油炼里有一个根本区别,就是 煤你能看得见,能称重,一吨多少钱清清楚楚,石油你能闻到?一桶多少美元,全球统一报价。 电你虽然看不见,但电表会转,每个月你都会收到电费单 token 你 看不见,摸不着,闻不到。你跟 ai 聊天的时候,他不知不觉的会在消耗这个东西。每一次对话,每一次生成,背后都有真实的芯片在运转, 真正的电力在燃烧,真实的成本在产生。 openai 去年收入一百三十一亿美元,亏了八十亿。收入从哪儿来?卖 token 亏的钱花在哪了?生产 token 按 so pick 给 cloud 的 定价,按输入 token 和输出 token 分 别收费。 google 的 gmail 三点一 pro, 两百 k 以下的 token 一个价,两百 k 以上的 token 另外一个价。整个 ai 行业的商业模式底层逻辑就是一句话,生产 token, 卖 token。 未来十年, token 的 价格会像电价一样成为一个关键的经济指标。哪个国家的 token 成本更便宜,哪个国家的 ai 产业就更有竞争力。中国为什么拼命搞国产芯片?因为用英伟达的芯片生产 token 太贵了,还随时可能被卡脖子。 deepstack 为什么重要?因为它把每个 token 的 生产成本打了下来。当年煤价涨价,工厂就停工。油价涨了,航空公司就亏钱,电价涨了,铝厂就关门。未来, token 成本涨了, ai 应用就用不起。 token 成本降了, ai 就 能渗透到更多应用场景,替代更多人力,创造更多价值。 我是文思,你每天用 ai 的 时候,可能从来没有想过这些,但从今天开始,你可以换一个视角看 ai。 你 用的每一个 ai 工具,背后都连着一条从能源到芯片到数据中心到大模型的完整产业链。你敲下的每一个字, ai 回复你的每一句话,都在消耗一种你看不见的资源,这种资源就是 token, 它是 ai 时代的煤, ai 时代的石油, ai 时代的电,只不过这一次烧的东西,你看不见。觉得涨知识了,可以转发给你的朋友看看。关注我,每天带你看懂 ai!

为什么你用 ai 聊天要算字数?为什么大厂都在抢 top? 这期视频让你彻底搞懂 ai, 世界最核心、最值钱的单位 top, 看完你就明白, ai 的 钱全是按 top 赚的。首先大白话讲, token 就是 ai 能看懂的最小文字单位,你可以把它当成 ai 的 文字积木或语言细胞。我们人类认字是按字词句,但 ai 不 一样,它看不懂完整句子,必须先把所有文字切成一个个小碎片,这个碎片就叫 token。 举个例子,中文的人工智能可能切成人工智能两个 token, 而英文 unbelievable 切成 on blind able。 三个 token, 标点、数字、符号全都是独立 took。 我 们换算参考一下,一个中文字约等于零点六个 took, 一个英文字母约等于零点三个 took。 一 句话,你好,今天吃什么?约等于八个 took。 一 句话,人类用汉字交流, ai 用 took 交流。为什么 took 这么重要? 主要有两个核心,一、算力计费单位。所有大模型 api, 比如 chat、 gpt、 文星、豆包,全是按 token 收费,就像暗自付费, 你输入提问词有多少 token, ai 就 输出多少 token, 双向扣费。这就是为什么问的越长,回答越长,花钱越多。二、记忆窗口上限。每个模型都有 token 上限,比如八 k, 一 百二十八 k, 超过这个数, ai 就 会忘事,前面的内容记不住了,所以 tokun 决定了 ai 能记住多长的对话。 tokun 的 全球市场地位可以称之为 ai 时代的新石油。 你可能觉得这只是个小单位,但它现在是全球万亿级市场,直接上硬核数据。二零二六年三月全球周, tokun 掉用量二十点四万亿,占全球的百分之三十六。中国增速二零二四年初日均一千亿, 截止到二零二六年,日均一百四十万亿,两年涨一千四百倍。市场预测,二零二五年全球 tucker 市场约九万亿, 二零三零年将达三百八十万亿,五年涨四十二倍。黄仁勋说, tucker 是 数字世界最核心的大宗商品, tucker 就是 ai 时代的石油,谁产能大,谁便宜,谁就掌控未来。接下来我们说说 tucker 的 商业价值。 toker 的 商业价值绝对已经渗透了整个 ai 产业链,模型厂商,比如 open ai、 百度字节跳动、 api 收费全靠 toker, 一个优质企业客户一年能消耗百亿, toker 相当于年付百万级费用。 企业服务,写文案、做报表、写代码,一个员工等于十个员工效率,智能客服、金融风控、法律审查, toker 替代大量人力, 以前雇人,现在按 token 付费,成本暴跌百分之九。十个人与开发者简直就是创业新门槛。开发 ai 应用,写作、绘画、聊天机器人,成本等于 token 费,以前创业要几百万,现在几百块就能启动。 算力与硬件需求爆炸,偷看消耗暴涨,算力需求暴涨, gpu 服务器、数据中心全爆火,偷看就是算力行业的订单量。最后我们总结一下,记住这四点,你就真正认识了。偷看。一、 token 等于 ai 的 文字,积木是 ai 处理文本的最小单位。二、 token 等于算利货币, ai 按 token 计费,按 token 计计。三、 token 等于全球刚需,万亿市场,中国崛起两年涨千倍。四、 token 等于商业基石,重构 ai 软件企业服务所有商业模式。一句话记住,不懂 token, 你 就不懂 ai, ai 的 未来就是 token 的 未来。好了,本期视频就到这里了, 如果有想了解的技术评论区告诉我,我们下期再见。

你有没有发现,现在用 chat 七 p t 或 deep seek 时,总会看到一个词, token。 买 api 要看 token 价格,对话长了还会提示 token 超限。那问题来了, token 到底是什么? 我们今天就来好好扒一扒。 token 就 像 ai 世界里的乐高积木,虽然你看到 ai 在 和你聊天,但它本质是一个巨大的数学模型,只认识数字,不认识文字。所以你的文字在进入 ai 大 脑之前,会先被一台碎纸机处理。这台机器叫 tokenizer 分 词器, 它会把一句话拆成一块一块的小碎片。比如英文单词 unbreakable 可能会被拆成 u n 加 breakable, 中文也一样,人工智能可能会拆成人工加智能。接着第二步就是把这些碎片编成数字编号。 ai 有 一张巨大的词典,每个碎片都有一个编号,于是你输入的那句话, 在 ai 眼里其实就是一串数字。理解了 token, 你 就懂 ai 的 三个关键规则。首先,计价器大模型收费不是按字数,而是按 token 总数, 而且中文通常比英文更贵。第二,记忆容量。 ai 能记住多少对话,取决于它的 context window 上下文窗口, token 超过上限, ai 就 会瞬间失忆。第三,效率优化, 高频词会被合并成一个 token, 这样 ai 计算更快,也更省算力。所以下次用 ai 的 时候记得一句话,表达越精简越省 token, ai 也会更聪明。

今天咱们来聊一个你可能天天听到但一直没有弄明白的词,偷啃这个词听着像不像金融圈的代币,或者程序员敲的什么神秘代码?但今天我用几分钟时间让你懂了,还能在朋友面前装个大的。 咱们来打个比方,假设 ai 是 一个正在堆积木的三岁小孩,你给我讲一个贾宝玉的故事。 a i 一 看,也先把这本厚厚的书拆成一块一块的小积木,红是一个积木,楼是一个积木,梦是一个积木,习也是一个积木。然后他把这些积木编号、理解、存储之后,拼出一个新的系列给你。 所以 token 就是 ai 看世界的最小积木块儿。你写,我喜欢吃火锅 ai 眼里是我喜欢吃火锅。七个字四个 token 你 写 chit gpt 真牛 ai 眼里是 chit gpt 真牛!四个 token 你写,我 ai 眼里可能就是我这一个积木,他只认识这些积木。 token 的 作用就是当翻译官,把每个积木,把每个词字都变成一个积木。 你写,我喜欢 ai 眼里是我喜欢这个积木,它是四,喜欢它是七,所以 token 就是 个字数。 ai 看着这些数字给定一个积木, 一常常后面会跟着二,二常常后面会跟着三或者是六或者是八。 其实他并不知道火锅是什么味道,他只知道火锅辣,冬天好吃,这些头可经常一起出现。所以 ai 其实是个超级统计学家, 不是真正理解,但他演的太像了。如果你用过任何 ai 的 付费, a p i, 你 会发现,投肯就是流量,流量就是钱,你说的话攒多少投肯收费。 ai 说的话攒多少投肯收费。 每一千个头啃大约就是几厘钱,但积少成多,聊嗨了可能一顿饭就没了。所以下次和 ai 聊天,别废话连篇,省头啃就是省钱。顺便给大家一个参考,一个汉字大约就是一到两个头啃, 一千个头坑大约就是七百五十个英文单词,一步三题三步曲,约等于九十万个头坑。你看 ai 读完整套三题也就几块钱,是不是比买纸质版的书还便宜? 我觉得头坑这个东西还是特别有意思,它就像 ai 的 呼吸频率,以前的 ai 一 次大约只能呼吸两千个头坑, 大概就是一千五百个字,聊着聊着把开头就忘了。现在的头坑能呼吸两万个头坑,可以陪你读完一本小说, 在和你讨论细节,这是一个质的飞跃。但更有趣的是,人类说话也有头壳密度,有人一句话说半天没重点。头壳多但信息少,有的人三言两语就能击中要害。头壳少但质量高, ai 在 拼命对 toon 求智能,我们人类却能用有限的 toon 创造无限的可能,这不就是我们探及生物的优越感吗?

你有没有想过,你每次跟 ai 说一句话,背后其实是中国西北的风和太阳在给你打工?今天这期视频,一口气把 token 这件事跟你讲清楚。先说最核心的问题, token 到底是什么?今年两会,官方给他定义了中文名叫磁源。 用一句话解释, token 就是 ai 处理信息的最小单位,就像用电按度计量,用 ai 就 按 token 计量。打个比方,你去菜市场买菜,摊主不会把整筐菜一起称重卖给你,而是一颗一颗分开卖。 ai 处理语言也是一样的逻辑,他不会直接读懂你说的一整句话,而是先把它拆碎,拆成一个个最小的雨衣颗粒,每一个颗粒就是一个抽肯。 举个具体的例子,你让 ai 帮你写一封请假条,他会先把你的指令拆解成写请假条今天这样的小单位,然后调动背后的算力、解锁、匹配相关知识, 最后把这些零散的 token 重新拼成一封完整的请假条发回你的屏幕。整个过程,从拆解到输出,每一步都在消耗 token。 就 像打电话按分钟收费用, ai 就是 按 token 收费。那 token 消耗的是什么?答案是算力,而算力消耗的是电力。 你在屏幕前敲下那句话的同时,宁夏、内蒙古的数据中心里,成千上万颗 gpu 开始高速运转,完成 token 的 拆解、解锁、匹配和重组,几秒内把结果送回你的手机。 这些 gpu 是 典型的高耗能设备,满负荷跑起来,一刻都不停的在烧电。所以说 token 本质上就是电力的数字化形态, 你每调用一次 ai, 就是 在消耗一点点电力,只不过这个电烧在了数据中心里,而不是你家的插座上。 搞懂了这个,再来说说为什么 token 是 中国真正意义上的电力出口。中国是全球第一发电大国,一年发电量超过九万亿度, 风电、光伏装剂量连续多年全球第一。但问题是,电太多了,用不完,只能眼睁睁看着绿电白白浪费,也就是常说的弃风弃光。那为什么不卖到国外?因为电没法装船运输,就像手里攥着全球最大的金矿,金子太重,搬不出去,只能堆在院子里。但 token 不 一样, token 走的是光线。 当一个美国程序员调用中国 ai 的 接口,数据中心 gpu 开始轰鸣,烧的是中国西北不到两毛钱一度的绿电, 结果一秒送回他的屏幕。全程没有集装箱,没有货轮,没有关税,中国电力的价值就这样通过 token 完成了跨境交付。而这件事,正在以肉眼可见的速度发生。 根据 openroute 平台数据,今年二月,中国模型的 token 调用量首次超过美国,占该平台前十名的百分之五十一以上。更关键的是,这个平台将近一半的用户都来自美国。为什么? 因为中国西北的绿电成本极低,直接拉低了模型定价,同等性能下,比硅谷的便宜十倍以上。据摩根大通预测, 从二零二五年到二零三零年,中国 tucker 消耗量将实现三百七十倍的增长。过去我们靠汗水换外汇,出口的是衣服、家电、电动车,现在我们开始出口。算力本身, ai 的 尽头拼算力,算力的底层,拼的终究是电力。

你看过吗? token 正在悄悄改变人类的财富格局。这可不是科幻。黄仁勋最近举例说,他发现一个年薪五十万美金的手下,一年只花五千刀买 token, 他 会恐慌死。为啥? 因为他不关心你加班多久,只在乎你是不是让 ai 算力像流水一样哗哗烧。但我们天天用 ai 工具,像豆包、 dipstick, 咋没感觉 token 的 存在?简单说, token 就是 ai 工作的计量单位,和你手机的流量包。十年前看视频烧流量有价码,但现在, ai 的 每个问题、每个回答、思考过程,都在默默消耗 token。 普通问题提问少,你忽略了,但当你开专家模式或让 ai 搞研究做 ppt, 它就得拉群写作,消耗飙升一百万 tokin, 机票 app 直接弹窗让你掏钱,费用不费。说白了,买 tokin 就是 买提问权,买 ai 的 深度智慧现在更萌,硅谷流行 tokin max 比赛,比谁消费多?有人一周刷两千一百亿 tokin 够填满为几百颗三十三遍。有的工程师 ai 写代码,月账单十五万美金, shopechat 这些公司都把 token 用量写进绩效奖励,用 ai 的 淘汰不用者,全球巨头正在把它当作第四薪酬。为啥 token 成了新生产资料?会不会是划分阶级的最后机会?二零二四年,中国日均消耗一千亿 token, 三个月就冲到一百四十万亿, 两年涨一千多倍,技术变更史无前例。黄仁勋的英伟达已经转型,芯片、服务器全瞄准造 toc 工厂,目标是把 toc 标准化生产,像水电一下量价,结果 ai 杀入实体经济,沃尔玛、丰田等巨头都用它驱动自动驾驶医疗机器人。一百一十款工具在 gtc 大 会上亮相,但警惕 ai 接管物理动作时, token 消耗指数增长,顶级算力变稀缺品,到时候工作会不会更卷?贫富差距艰难撼动,脑力价值可能更加的崩塌?你准备好当 token 的 主人还是燃料?关注我,一起解码 ai 未来!

为什么 token 是 ai 的 计量单位?因为 ai 不 认识字,只认识小碎片 token。 ai 眼里没有汉字,就像我喜欢吃苹果,你会数这是七个字, 但 ai 看不懂字,他会先把句子切成一小段一小段,比如切成我喜欢吃苹果,这每一小段就是一个 token。 ai 干活是按 token 收费的,你可以把 ai 想象成一个搬运工, 你给他一句话,等于给他一堆积木,他回答你等于再拼一堆新积木,每一块积木就是一个 token。 ai 每加一点或者减一点,都要消耗 token, 就 像你打游戏要耗体力一样, ai 也要消耗精力。所以 token 就是 ai 的 计量单位。就像苹果用斤算,水用深算,距离用米算, ai 用 token 算 你发了多少字, ai 回答了多少字,还剩多少力气能继续聊。 token 等于 ai 用来算说了多少话的单位。 ai 不 按字算,只按 token 算,这样是不是一下子就懂了?想要了解更多 ai 科普,还请右上角点个关注哦!

大家好,欢迎大家来到 ai 小 白系列第三讲,今天这节课我们讲 token, 搞懂 token, 你 就算彻底明白 ai 是 怎么吃饭的,怎么算账的,为什么贵,为什么限流?那么什么是 token 呢? token 其实很简单,它就是处理文字的最小的一个积木块,它不是字,也不是词,而是 ai 专属的计量单位, 它把文字切碎成最小的一个单元,它可以是一个完整的单词。比如说这个 ai, 它就等于一个 token, 也可以是词的一部分,比如说这个 trading, 这个 tree 和 i 和 in i n g, 它就等于两个 token, 它也可以是一个空格标点,甚至于后缀都可以算一个 token, 甚至可以用一个单独的一个汉字或者字节,它也算一个 token。 就 大家想象一下,你去加油站加油,油枪按声来记费, ai 也是一样啊,它不按字或者词算,而是按 token 来计算费用。 ai 不 会读整句话,它只认一个东西,这个东西叫 token。 那 么有的观众就会问了,这中文怎么才能算 token 呢? 那么其实中英文在算 token 上还是有些差距啊,比如说这个 hello world, 大 概它就等于三个 token。 这个你好世界中文其实要算得多一点,它其实就等于四到六个 token, 因为在这个程度上,不同模型的算法可能有略微的不同。对于一些长的话,比如说 unbelievable, 这个 on, 这个 able, 其实就可以算为三个 token, 就是 把它拆开来用了。 那么 ai 为什么要这么切呢?为什么我们要用 token 来计算,其主要有三个方面的优势。第一个是审算里模型把常用词打包成一个 token, 就 避开了稀有词,有效的防止了这个系统的词汇表来爆炸。第二个就是处理未知的词,就新词,双语词,还有小数那种 emoji 都给切成一个非常小的块,这么容易计算。 再就是统一剂量,用了统一剂量之后,输出全按 token 计费,上下文的长度一按 token 计费,就可以非常的优化模型的速度。那这就是 token 是 如何影响我们日常的使用呢? 就比如说我们几乎日常使使用的所有的 ai 的 api, 其中包括下载 gpt、 cloud 豆包、 kimi、 通易千问都按输入 token 这个输入 token 和输出 token 来进行一个总的计算单位,每次 api 的 调用系统都会计算发送提示词和生成的输出的之合,来进行一个双向的一个计算。 英文就是零点七五个单词大概算一个 token, 而中文就是零点五到零点七个汉字算一个 token, 那 么上下文的窗口又是什么?就是上下文窗口就等于最大 token 的 一个上限。现在 gpt 四 o 大 概就有一百二十八 k 的 一个 token 的 上限,大约转换成中文的汉字有十万个字。 cloud code 三点五大概有两百 k 的 上限, rock 五大概有也是两百万。超过 token 的 阶段,阶段上线,你的 ai 就 会失忆,你的 token 越多,你的输入就越慢,你的输出就越贵,显存占用比也就越高。这就是为什么你当你输入越多的时候,你就发现你的本地跑模型就越来越慢了,就越来越出,容易出现幻觉。 这是黄仁勋在二零二六年的 g t g t c 演讲中讲到, token 就是 一种工厂的经济学,未来数据中心就是 token 的 生产工厂,每瓦性能就决定了谁最便宜。最后来教大家一个 ai 小 白实战的三招,帮你审 token。 第一个就是查 token 的 数量,你每次在问的时候,你可以告诉你的 gpt 和 cloud, 帮我统计一下下面文字的 token 数,直接就是问 ai 就 可以了。第二个就是 你使用尽可能短的 prom 加明确的格式,如果你使用的是中文国产模型的话,你就可以优先使用豆包或者 kimi, 它们的模型成本是相对于更低的。再就是你利用一些现成的 prom, 比如说 prom 机梦,利用你们现成的 prom 的 话,直接减少你的使用成本,少浪费一些 token 就 token 它不是玄学,它其实就是一个 ai 的 油耗计量表,或者说你可以把它类比为手机流量也可以。这只要你懂了 token, 你 就从乱花钱的小白变成了一种精算师。你知道,你知道你输出多少,知道你输出的到底值不值。好了,今天就讲到这里,下课。

你有没有想过,当你和 ai 对 话时,它到底是怎么理解你说的话的?答案就在于一个关键概念, token。 token 就是 模型处理文本的最小单位,它不是一个完整的词,而是文字的片段。比如这句话,被切割成一个个小块,每一块就是一个 token。 中文和英文的分词方式不同,中文通常每个汉字是一个 token, 而英文则按照词根来切割。比如 amazing 会被拆成 ama 和 zing 两个 token。 每次你发送一条消息,模型都会实时计算 token 的 数量。 token 越多,消耗的计算资源就越多,处理时间也越长。 token 为什么重要?第一,它是计费的基本单位。第二,模型的上下文窗口有 token 上线。第三, token 的 处理速度直接影响 ai 的 响应快慢, 上下文窗口就是模型一次能看到多少 token。 二零二六年的最新数据是, gpt 五点四支持一百万 token, cloud opus 四点六也达到一百万, gemini 二点五 pro 同样是一百万级别,而国产的 quin 三点六 plus 也突破了一百万。 deepseek v 三则是十二万八千 token 调用 ai 接口需要付费,通常按每一千个 token 来计价。 gpt 五点四价格较高, cloud opens 四点六次之。而国产 deepseek 价格极低,性价比突出, 合理控制 token 数量,能大幅降低使用成本。记住这句话, token 是 ai 读懂世界的字母表,理解了 token, 你 就掌握了和 ai 高效对话的底层逻辑。