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本文深入浅出地介绍了Token（词元）的概念、来源、计量方式以及在大模型中的应用。通过解释Token如何成为大模型处理信息的最小单位，以及它在LLM中的关键作用，帮助读者理解Token对使用体验的影响。文章还探讨了Token如何成为新的基础设施，以及它在AI时代的经济和工程意义，为读者提供一个全面而实用的学习指南。
 

最近看到一条很有意思、也很重要的新闻，直接触发了这篇文章的写作

人民日报 | “Token”中文名定了：词元（2026.03.25）

在中国发展高层论坛上，国家数据局局长刘烈宏表示： Token（词元）是智能时代的“价值锚点”，也是连接技术供给与商业需求的“结算单位”

这里面有一组非常夸张的数据：

• 2024年初：日均Token调用量 1000亿
• 2025年底：100万亿
• 2026年3月：已突破 140万亿

 两年增长超千倍

看到这里，其实已经很明显了：

Token（词元）正在从一个技术概念，变成一个经济单位。

这篇文章，就带你从底层到商业，一次讲透：

• 什么是Token（词元）
• Token是怎么来的
• 主流大模型如何计量Token
• 为什么LLM必须用Token
• Token决定一切你的使用体验
• 以及：Token时代到底意味着什么

先给最核心定义：

Token（词元）是大模型处理信息的最小单位

注意：

• ❌ 不是字
• ❌ 不是词
• ✅ 是“模型内部的最小切分单位”

举个直观例子，如果你和大模型对话输入：我爱聊天机器人

你看到7个字，但模型可能看到：[“我”, “爱”, “聊天”, “机器人”]

 4个token

英文：I love chatting

可能被拆成：[“I”, “lo”, “ve”, “chat”, “ting”]

 5个token

 结论：

Token ≠ 字 ≠ 单词，而是“统计出来的语言片段”

大模型并不是靠人为编好的词典，而是靠统计。

最常见方法： BPE（Byte Pair Encoding），这种方法的步骤是：

1. 从海量语料中统计字符组合频率
2. 把高频组合不断合并
3. 最终形成一个固定大小的词表（比如10万个token）

举个直觉例子，模型可能学到：

• “聊天”很常见 → 一个token
• “机器人”很常见 → 一个token
• 冷门词 → 拆开

 所以：

Token本质是“频率驱动的语言压缩单位”

我们这里以OpenAI的ChatGPT官方使用的 tokenizer工具：tiktoken为例。这个工具会先把文本切成token，再根据预先训练好的10万行的词表映射成token ID。

比如我输入中文和英文的问候语，由于这些字词都很常用，所以在10万行的词表中都有对应token ID，所以且结果就是3个token（感叹号也算一个）。

但是10万个词典在全人类的文字下还是太小的规模了，所以如果你的输入超过了词典本身包含的词库，tiktoken就会用前面提到的BPE算法，反过来将你传入的“新词”转换成某种编码后找到能对应上的token ID，这个时候就很容易出现一个字词对应2个甚至多个token的情况：

 所以：

一个字或词，可能对应多个token。

由于AI大语言模型本质上是一个数学系统，它并不能直接“理解文字”，只能处理数字和向量。

所以，人类语言必须经过一条逐层转换的链路，才能进入模型：

文本 → Token → Token ID → Embedding → 向量 → Transformer

但很多人会忽略一个关键点：

 Token只是“入口”，模型真正处理的，其实是Embedding。

那Embedding到底是什么？

可以这样理解：

• Token是符号（Symbol）：类似“字”“词”的编号
• Embedding是向量（Vector）：是这个符号在“语义空间”里的位置

举个最直观的例子：

token_id: 12345

↓

embedding: [0.12, -0.98, 0.33, …]

这个向量，才是模型真正“看到”的输入。 

再换一个更形象的说法：

• Token像是“字典里的索引编号”
• Embedding像是“这个词的含义坐标”

在这个空间里：

• “国王”会靠近“皇帝”
• “苹果”会靠近“水果”
• “北京”会靠近“中国”

 模型正是通过这些“距离关系”，来理解语义。

 一句话总结：

Token是入口，Embedding决定理解。

1️⃣上下文长度：你能聊多长

大家常见的LLM模型提到 的8K / 32K / 128K，代表了模型一次能“记住”和“处理”的内容上限，这里面的数字不是中文字、也不是英文词，而是

 全部指token数量

2️⃣计算复杂度：为什么Token会变贵

这里有一个很关键但不需要太数学的结论：

Transformer的计算量 ≈ Token²

什么意思？

直接爆炸100倍。

换成人话就是：

你多说一点点，模型要多想非常多。

所以： Token越多 → 成本不是线性增长，而是“指数变贵”

3️⃣费用（最现实）

所有大模型几乎都是：

按token计费（输入 + 输出）

结合前面提到的上下文长度和计算复杂度，性能越好的模型一般价格越贵，以硅基流动集成的DeepSeek-V3.2为例，它的输入价格是2元/百万token，而千问系列的小模型的输入价格只有5毛钱。

此外，一个现实问题是你以为：一句话提问（10 tokens）

但模型可能：输出500 tokens。如果你的AI工具不仅仅回复，而且还会帮你拆解行动，那么你的token消耗将更快。这是为什么大家用Manus和小龙虾会觉得很贵，因为：

 钱花在输出

 核心认知：

你控制输入，但成本由输出决定

王坚院士曾提到：每一轮技术革命，最后都会沉淀出新的基础设施——

• 马 → 马路
• 电 → 电网
• 互联网 → 信息网络

这些基础设施的本质，是把某种“能力”标准化、可流通化。

那在AI时代，对应的东西是什么？

 是 Token，以及一整套围绕Token运转的“认知基础设施”

• 电网用“电流”计量
• 互联网用“比特（bit）”传输
• 大模型用“token”来理解和生成内容

它不是抽象概念，而是真实参与计算、计费、调度的底层单位。

已经发生，并且正在强化的三件事：

1️⃣ Token经济（计费基础设施）

• API按token收费
• 模型输入 / 输出分开计价
• 成本直接和token数量绑定

 Token已经成为AI的“计价货币”，而不是比喻意义上的货币

 每一个token的价值密度

包括：

• 用更少token表达更多信息
• 减少无效上下文
• 控制生成长度

本质是在做：计算效率 → 表达效率 的跃迁

• 电网传递的是能量
• 互联网传递的是信息

那么大模型时代正在出现的是：

 通过token流动来传递“理解与生成能力”

最后一句话

人民日报已经给出了一个非常重要的判断：

Token（词元）是“可计量、可定价、可交易”的单位

而从技术角度来看：

• 它是模型的输入单位
• 是embedding的入口
• 是计算复杂度的核心变量

所以可以这样理解：

在大模型时代，我们不再直接和“语言”交互，而是在和“Token”交互。

如果说：

• 马改变了空间
• 电改变了工业
• 互联网改变了信息

那么：

Token，可能正在改变“认知本身”。

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• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
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• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

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这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理，现任上海殷泊信息科技CEO，其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证，服务航天科工、国家电网等1000+企业，以第一作者在IEEE Transactions发表论文50+篇，获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。

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