
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。
什麼是 Token?
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。
例子來說明 Token 的大小
- 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。

為什麼需要 Token?
1. 將文字轉換為數字:AI 的基本需求
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。
2. 控制字典大小,提升效率
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。
3. 處理生僻字與錯別字
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。
Token 如何影響成本與效能?
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。
簡單公式
- 英文:1 Token ≈ 4 個字元 ≈ ¾ 個單字
- 中文:1 Token ≈ 1.5–2 個漢字
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。
Token 的應用場景與實際影響
1. 長文本處理:一次完成更多內容
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。
2. SEO 與內容優化
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。
3. 成本管理與性能優化
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 是 AI 世界的基石
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。

