在AI大模型中，**Token（令牌）**到底是个啥意思？用人话详细解释，保你一看就懂！

下面这段引用文字是GPT-4.1系列升级的简要说明，我们就以这个为例解释一下Token到底是个啥！

本次发布的GPT-4.1系列包括三款模型：GPT-4.1、GPT-4.1 mini 和 GPT-4.1 nano。三者均支持高达100万 tokens的上下文窗口，最大输出可达32768个 tokens，知识覆盖截止至2024年6月。

在AI大模型中，**Token（令牌）**是文本处理的最小单位，可以理解为模型“读懂”文字时拆解出来的基本积木块。以下是通俗易懂的解释：

1. Token是什么？

• 像乐高积木：模型把输入的文本（比如一句话）拆成更小的单元，每个单元就是一个Token。例如：
  • 英文句子"Hello, world!"可能拆成[“Hello”, “,”, “world”, “!”]（4个Token）。
  • 中文句子"你好！"可能拆成[“你”, “好”, “！”]（3个Token）。
• 不一定是单词：Token可以是单词、标点、数字，甚至是单词的一部分（比如"learning" 拆成"learn" + “ing”）。

2. 为什么用Token？

• 机器只认数字：计算机无法直接理解文字，Token相当于把文字转换成数字编码的“桥梁”。比如“你好”可能对应数字[1024, 2048]，模型通过这些数字计算。
• 处理多语言：不同语言的分词规则不同（如中文无空格），Token化能统一处理。

3. 100万Tokens有多厉害？

• 相当于：
  • 一本300页的书（约75万英文单词）。
  • 3万行代码或150小时的语音转文字。
• 能干啥：一次性分析整本书、超长会议记录、完整代码库，无需分段处理。

4. 32768个输出Tokens是啥？

• 指模型单次回复的最大长度。例如：
  • 输出一篇1.5万字的文章（按中文1字≈1.5Token算）。
  • 生成长篇代码或报告时，连贯性更强。

5. 知识截止2024年6月

• 模型训练时“学到”的信息只更新到2024年6月，此后的新闻、事件它不知道。

举个实际例子🌰

如果你输入： “总结《三体》的核心思想”

• Token化：模型先拆解句子（如 ["总结", "《", "三体", "》", "的", "核心", "思想"]）。
• 处理：基于100万Tokens的上下文能力，可以直接分析《三体》全文（如果输入整本书）。
• 输出：用32768个Tokens生成一篇详细总结。

总结：Token是模型理解文本的“碎片”，100万Tokens让它能“吃下”超长内容，32768个Tokens让它“吐出”更完整的回答 。