本系列會(huì)繼續(xù)用通俗易懂的語(yǔ)言深入淺出為小白介紹AI知識(shí)，尤其是近年火起來(lái)的大模型、AIGC、Agent等內(nèi)容，本章節(jié)內(nèi)容嘗試用生活中的場(chǎng)景解釋一下使用大模型要關(guān)注的“token”。

01 Token是什么？

大模型感知世界的元素

Token是大語(yǔ)言模型處理文本的最小信息單元，相當(dāng)于模型理解世界的“基本構(gòu)件”。當(dāng)模型處理輸入時(shí)，文本會(huì)通過(guò)分詞器（Tokenizer）被切割成一系列Token，這些Token可以是單詞、子詞或字符，例如中文的“人工智能”可能被拆分為“人工/智能”或“人/工/智能”。

烹飪的基礎(chǔ)原料

想象你是一位大廚（大語(yǔ)言模型），準(zhǔn)備烹飪一桌菜肴（處理一段文本）：

token就是你烹飪時(shí)需要加工的一個(gè)個(gè)基礎(chǔ)食材，包括原材料、調(diào)料等所有需要的元素，你作為大廚將面前的原材料根據(jù)你的經(jīng)驗(yàn)制作出豐盛的菜肴，也就是不同能力大模型的輸出過(guò)程。

會(huì)推理的大模型還會(huì)一步步告訴你他為什么這樣烹飪。

02 上下文窗口是什么？

大模型感知世界的范圍

上下文窗口?（Context Window）是大語(yǔ)言模型在一次處理中能同時(shí)“看見(jiàn)”的最大文本范圍，相當(dāng)于模型的工作記憶容量。它以Token數(shù)量為計(jì)量單位（例如deepseek-r1的 64k Token），決定了模型能連貫分析多長(zhǎng)的對(duì)話、文檔或代碼。

關(guān)鍵特性：

1. ?動(dòng)態(tài)滑動(dòng)：模型像閱讀時(shí)用熒光筆劃重點(diǎn)，每次生成新內(nèi)容時(shí)，窗口會(huì)滑動(dòng)聚焦最新信息（類似人類短期記憶機(jī)制）；
2. ?硬性限制：超過(guò)窗口容量的內(nèi)容會(huì)被“遺忘”（例如處理一本300頁(yè)的小說(shuō)時(shí)，模型只能記住最后幾頁(yè)內(nèi)容）；
3. ?效率瓶頸：窗口越大，模型計(jì)算成本指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)（例如窗口從4k擴(kuò)展到32k，計(jì)算量可能增加60倍）。

烹飪的容器空間

想象你是一位廚師（大語(yǔ)言模型），正在用一口鍋（上下文窗口）燉煮食材（文本Token）：

鍋的大小決定一鍋能燉多少菜?：

• ?4k容量鍋（GPT-3）?：相當(dāng)于家庭炒鍋，最多同時(shí)燉4公斤食材（4096 Token）。
• ?32k容量鍋（GPT-4）?：升級(jí)為商用湯桶，能處理32公斤食材（約5萬(wàn)字中文）。
• ?128k超大鍋（kimi-128k）?：工業(yè)級(jí)蒸箱，可處理整頭牛（10萬(wàn)Token=15萬(wàn)字）。

當(dāng)食材超過(guò)鍋容量時(shí)：

• ?直接溢出：早期食材被丟棄（模型遺忘前文），導(dǎo)致菜品失去層次感（對(duì)話邏輯斷裂）；
• ?分批燉煮：先燉前半鍋，盛出后再燉后半鍋，但湯汁（上下文連貫性）無(wú)法融合；
• ?濃縮高湯：提前將食材熬成濃縮汁（文本摘要），但可能丟失細(xì)節(jié)風(fēng)味（關(guān)鍵信息缺失）。

對(duì)話案例：廚房烹飪危機(jī)

案例：用戶連續(xù)提問(wèn)20個(gè)問(wèn)題，累計(jì)消耗3800 Token，此時(shí)模型鍋具（4k窗口）已塞滿。當(dāng)用戶問(wèn)第21個(gè)問(wèn)題時(shí)：

• ?災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng)：模型被迫丟棄前5個(gè)問(wèn)題的“食材”，導(dǎo)致回答出現(xiàn)“您之前提到的XX是指什么？”；
• ?專業(yè)應(yīng)對(duì)：自動(dòng)觸發(fā)“分鍋”機(jī)制，將對(duì)話拆分為“前10問(wèn)”和“后11問(wèn)”兩鍋獨(dú)立處理，但兩鍋菜品可能調(diào)味不一致（回答風(fēng)格或者細(xì)節(jié)可能不連貫有幻覺(jué)）。

烹飪建議：

1. ?點(diǎn)菜前看鍋型：了解模型的窗口大?。ㄈ鏺imi可以達(dá)到128k），避免超量點(diǎn)單；
2. ?及時(shí)收汁：長(zhǎng)對(duì)話中定期總結(jié)（“當(dāng)前討論重點(diǎn)：1…2…”），如同撇去浮沫保留精華。

理解上下文窗口，就像掌握不同鍋具的烹飪特性——用砂鍋慢燉哲學(xué)問(wèn)題，拿鐵鍋爆炒代碼調(diào)試，這才是駕馭大模型的火候精髓

03 為什么用token計(jì)費(fèi)？

大模型服務(wù)按照資源消耗定價(jià)

1. 大模型服務(wù)按Token計(jì)費(fèi)的本質(zhì)是資源消耗定價(jià)，其背后依賴三大技術(shù)原理：計(jì)算量 ≈ 模型參數(shù)量 × N × 層數(shù)
2. 內(nèi)存占用隨上下文窗口增長(zhǎng)?，處理長(zhǎng)文本時(shí)，模型的注意力機(jī)制需存儲(chǔ)所有Token的鍵值對(duì)（KV Cache），內(nèi)存占用 ≈ 2×維度×層數(shù)×Token數(shù)
3. 邊際成本非線性增長(zhǎng)?，Token數(shù)量與推理時(shí)間呈分段線性關(guān)系

餐廳按照食材計(jì)量收費(fèi)

想象你經(jīng)營(yíng)一家餐廳，顧客（用戶）點(diǎn)餐（提問(wèn)）時(shí)需要考慮以下成本結(jié)構(gòu)：

食材數(shù)量與燃?xì)庀牡年P(guān)系?

• ?炒菜火候：每個(gè)Token如同食材塊，需要在大廚（GPU）的猛火灶上翻炒（計(jì)算）。
• ?燃料賬單：炒10塊雞肉（10 Token）消耗1單位燃?xì)猓?00塊則可能消耗15單位。
• ?特制灶具：處理長(zhǎng)文本需啟用壓力鍋（高顯存GPU），時(shí)租$3/小時(shí)，即便只燉1塊蘿卜也要開(kāi)機(jī)

如此一來(lái)，顧客想吃的食物多，烹飪耗時(shí)復(fù)雜，自然成本更高。

如果是包年包月，用戶直接提問(wèn)一本紅樓夢(mèng)（只吃三文魚(yú)），很容易成本扛不住