小白秒懂token是什么

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。