[實用AI 資訊]深入理解 Token：大型語言模型（LLM）的基石

在生成式 AI 的世界裡，Token 是一個關鍵但經常被忽略的概念。它看似簡單，卻在人工智慧的運作中扮演著核心角色。無論是使用 ChatGPT、Google Gemini，還是其他大型語言模型（LLM），理解 Token 的運作邏輯，將幫助我們更有效地應用這些工具，並更好地控制運算成本與輸出質量。

從本質上說，Token 就是 AI 模型處理和生成文字時的最小計算單位。如果把文字比作一棟建築，Token 就像構成建築的樂高積木——小到足以靈活拼裝，大到可以組成完整的句子甚至文章。

Token 是模型用來解讀文字的「最小拼圖片」。它並不一定等於一個字或一個詞，而是將語言切分為更小的片段，比如字母、字根或常見的短語。這些片段會被轉換成數字，便於模型進行矩陣運算和語義分析。

英文：
短詞如 “chat” 可能是一個 Token；而長詞如 “unbreakable” 則會被拆解為兩個 Token（“un-” 和 “breakable”）。
中文：
中文通常會按單字、字根甚至拼音進行切分。例如，「繁榮」可能被切成兩個 Token，「AI模型」則可能會按字或拼音被逐一拆分。

這種切分方式可以讓模型即使面對罕見詞彙，也能透過已知的子詞片段理解其語義。

電腦只能識別數字，而無法直接理解語言。Token 的作用是將文字切割成小片段，並映射為數字 ID，讓模型能進行運算。例如，句子「AI 是未來的趨勢」可能被拆分成數個 Token，然後轉換為對應的數字向量。

如果每一個單字都分配一個獨立 ID，字典的大小會變得無法管理。通過拆分為 Token，模型只需處理一個相對較小的「子詞集合」，例如 5 萬個常見 Token，就可以涵蓋多數語言。

Token 的細分使模型能理解從未見過的詞彙。例如，「超未來科技」可能是模型首次遇到的詞，但透過拆分為「超-」、「未來-」和「科技」，模型仍能理解其大意。

在雲端 AI 平台上，例如 OpenAI 或 Google，Token 是計算成本的基礎單位。每次與 AI 對話時，輸入的文字和輸出的回覆都會被計算為 Token 數量，並以此進行計費。

例如，你輸入 100 Token 的問題並收到 300 Token 的回覆，總計消耗 400 Token。若每 1,000 Token 的費用為 0.01 美元，這次對話的成本約為 0.004 美元。

以 GPT-5 的 256K Token 視窗為例，它可以一次性處理約 192,000 個英文單字（相當於一本 600 頁的小說）。這讓 AI 能在單次交互中處理更大的上下文，無需分段輸入。

在內容創作與搜尋引擎優化（SEO）中，理解 Token 的切分規則至關重要。只有當關鍵信息落在模型的可見範圍內（如前 300 Token），才能保證它被正確索引與引用。

對企業而言，掌握 Token 的長度與分布可以有效降低 API 使用成本。例如，通過精簡輸入的文字表述，可以在不影響輸出質量的情況下節約 Token 使用量。

Token 雖然是生成式 AI 中的最小單位，但它卻承載了語言理解與生成的全部基礎。通過精準地管理 Token，我們不僅可以提升模型的運行效率，還能優化成本，並確保輸出內容的質量。在未來，隨著 AI 技術的進一步發展，對 Token 的理解與應用將成為每一位創作者與開發者的必備技能。