大模型为啥按Tokens收费？Tokens究竟是什么？

>要理解大模型为啥按>Tokens>收费>这个>问题，我们先得知道到底什么是所谓的tokens？

>“Tokens”常见释义为>“代币；令牌；标记；符号>” 。在计算机领域，它常指用于标识或验证的一种机制；在加密货币领域，通常指各种 >数字代币>；

而在语言学中，“Tokens”指语言符号，在语料库语言学里，“tokens”是>“形符”，即文本中出现的所有>词的个数。>tokens是什么？>那么在自然语言处理技术领域，简单来说，>Tokens（词元）是文本处理的基本单位>，也可以简单理解为模型“理解”文本的 >最>小片段>。>Token的划分方式取决于具体模型采用的>分词策略>。在某些情况下，如果使用了字节对编码（BPE）或者其他形式的>子词分词方法>，某些汉字或词语可能会被拆分成多个更小的部分，从而占据更多的token。>如腾讯混元大模型1Token ≈1.8个汉字，通义千问1Token ≈ 1个汉字，而英文 1 Token可能对应3-4个字母或一个单词。>自然语言Token化的过程，技术上叫做 >Tokenization>，即为将输入文本拆分为模型可理解的离散单元，它直接影响模型的计算资源和响应质量。>举例：

>在中文中：一个汉字通常为1个Token，但组合词可能拆分，比方说 >“人工智能”可能拆为“人工”+“智能”>。

>而在英文中：一个单词可能对应1个Token，如 “apple”，有可能是多个Token，如“ChatGPT” 拆为> “Chat” + “G” + “PT”>。

>理解了Tokens是啥了以后，我们就好理解为什么按tokens收费是比较合理的原因了。

>资源消耗>大模型的运行涉及高昂的>计算资源消耗>（如>GPU/TPU>算力），而Token数量直接决定了处理文本所需的计算量。按Token计费能更>公平>地量化>不同长度>文本的实际成本。>例如，处理1000万Token的长文本所需算力远高于短文本，按量收费可避免>“一刀切”>定价的弊端。>商业模式>Token计费将>输入和输出>的>文本>统一折算为可量化的单位，例如输入1k Token + 输出2k Token = 总费用3k Token，这样一来，用户可>直观控制成本>。相比之下，传统API>按次收费>（如每次0.01元）无法区分简单查询与复杂任务的资源差异。>另外，大模型的>研发、训练、部署>和>维护>成本极高，如训练成本可达数千万美元。按Tokens收费能分摊这些成本，尤其是>推理阶段>的实时算力消耗。>小结>但Tokens计费并非唯一模式，部分厂商采用混合收费，比方说：>订阅制+按Tokens 付费>，或针对轻量化模型提供免费额度。>目前Tokens定义缺乏统一标准，不同模型的中文Tokens对应字数不同，可能导致跨平台成本差异。但总体而言，Tokens作为>“AI世界的数字货币”>，已成为大模型商业化中最>主流的计费方式>。>往期推荐>1、>学习大模型技术，你必须搞懂神经网络架构到底是什么？>2、>揭秘：大模型的参数到底是什么？用大白话让你彻底搞懂>3、>从量化交易到AI颠覆者：揭秘DeepSeek创始人梁文峰的传奇之路

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