什么是 TokenToken 在大语言模型中的作用是什么文章目录什么是 TokenToken 在大语言模型中的作用是什么1. Token (词元) 概念1.1 Token怎么来的1.2 大模型是如何读懂人类文字的2. Token 分类3. Token 在大语言模型中的作用名词解释最大上下文窗口常见面试题输入给 AI 的提示词是不是越多越好1. Token (词元) 概念Token (词元) 概念Token (词元) 是大语言模型 (LLM) 处理文本时的最小语义单位。是将文本拆解为模型可理解的离散单元.不是字也不是单词1.1 Token怎么来的Token (词元) 通过大语言模型的分词器将文本拆分而来不同模型的分词器不同同一个词在不同模型中可能被拆分成不同的 Token。1.2 大模型是如何读懂人类文字的我们和大语言模型沟通的文本例如“今天北京的天气怎么样”其实大模型是没法理解这句话的。而是需要将 “今天北京的天气怎么样” 这句话经过分词器Tokenizer把句子切分成一个个离散的 token 单元再映射成数字 ID送入模型。模型只对这些数字向量做数学运算之后输出一批 token 对应的数字 ID。模型输出的原始结果是 token 数字序列再经过分词器反向解码转换成人类可读的文本对外展示给用户。2. Token 分类Token分为输入 Token输出 TokenPrompt Token / Input Token输入 Token发给模型的内容问题、历史对话、上传的文档、系统提示词等。Completion Token / Output Token输出 Token模型生成的回答。Token不一定等于汉字一个汉字可以是 1 个 token也可能 2‑3 个 token3. Token 在大语言模型中的作用计费单位几乎所有商用大模型GPT、Claude、通义千问、文心等都按 Token 收费输入 Token 输出 Token。上下文长度限制模型有最大上下文窗口如 8k、32k、128k、1M Token超过上限模型就无法处理会截断或报错。决定模型理解能力Token 切分越合理模型越能理解语义同时 Token 数量直接影响推理速度、显存占用、成本。名词解释最大上下文窗口最大上下文窗口Context Window是大模型一次请求能够处理的 Token 总上限通常包括输入 Token 输出 Token。它决定了模型在一次请求中最多能够处理和参考多少上下文信息。常见面试题输入给 AI 的提示词是不是越多越好并不是提示词越多越好我们可以从 Token 角度理解提示词越长对应的输入 Token 数量就越多会直接增加 Token 消耗调用成本随之变高。大模型存在上下文窗口上限输入 Token 输出 Token 的总和上限输入 输出总 Token 不能超过窗口。如果提示词过长整体总 Token 超限模型会做截断或者直接报错。提示词被截断会造成信息丢失AI 获取指令不全容易输出错误内容、产生幻觉。Token 数量会影响推理速度输入 Token 越多预处理、计算开销越大整体推理响应速度会变慢。