深入理解 Token：大模型为什么用token计费，token到底是什么东东

深入理解 Token：大模型为什么用token计费，token到底是什么东东

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/qq_27471405/article/details/140486945

在AI大模型的世界里，Token是一个至关重要的概念。它不仅影响着模型的训练和推理效率，还直接关系到用户的使用成本。本文将深入浅出地解释Token是什么，它是如何工作的，以及为什么大模型会使用Token来计费。

一、Token 是什么？

想象一下，你写了一封信，但不是给人类看，而是给一台机器。机器怎么理解你写的每一个字呢？这就是 Token 的作用。简单来说，Token 就是把文字拆成机器能理解的小片段。比如，你写的“你好，老余！”会被拆成“你”、“好”、“，”、“老”、“余”、“！”这些小块。

词汇表

就像你写信前要查字典一样，机器在处理文字前也会查一个叫“词汇表”的东西。这个词汇表里列出了所有它认识和能理解的 Token。

二、Token 是怎么工作的？

把文字拆成 Token 的过程就像是把一本书拆成一页一页。不同的机器可能会用不同的方法来拆书：

1. 字词分词：就像把书的每一页都撕下来。
2. 子词分词：更细致一些，把每一页再撕成几块。
3. 字节对编码（BPE）：通过合并经常出现的字母对来制作新的词汇表。
4. WordPiece：和 BPE 类似，但更注重保持单词的完整性。

三、Token 为什么重要？

Token 在大模型里的作用可大了：

1. 理解上下文：就像你读信时能理解每句话的意思一样，机器通过 Token 能理解你写的文字。
2. 处理复杂语言：比如“大美女”这个词，机器会把它拆成“大”和“美女”，这样它就能更好地理解这个词。
3. 提高效率：就像你用电脑处理文件比手写快一样，机器通过 Token 化能更快地处理文字。
4. 控制资源：就像你用手机时会注意流量一样，机器通过控制 Token 的数量来控制计算资源的使用。

四、Token 的数量有多重要？

Token 的数量就像是你写信时用的纸张数量。用多了可能浪费，用少了可能说不清楚：

• 训练语料数量：就像你练习写作时用的材料，Token 的数量和分布会影响机器学习的效果。
• 上下文限制：就像你读信时只能看到一部分内容，Token 的数量会限制机器能理解的范围。
• 生成速度：就像你写信的速度，通常通过每秒能写多少字来衡量。

五、Token 计价方式

就像你用手机流量一样，Token 也有计价方式：

• 按 Token 数量计费：适合那些想通过编程调用机器模型的人。
• 包月计费：更适合普通用户，简单易懂。

六、Token 计算工具

为了方便大家，有些平台提供了计算 Token 的工具，比如：

• OpenAI的工具：

https://platform.openai.com/tokenizer

• 百度文心一言的工具：

https://console.bce.baidu.com/support/#/tokenizer

• 阿里通义千问的工具：

https://dashscope.console.aliyun.com/tokenizer

这里我用“小小鱼儿小小林”这7个字进行测试，看看各个平台消耗的tokens都是多少

七、为什么大模型会使用token来计算

1. 文本标准化：Token 化是将文本转换成模型可以理解的标准化格式。不同的语言和文本包含各种复杂的结构，Token 化可以帮助模型以统一的方式处理这些结构。
2. 上下文理解：Token 允许模型捕捉到文本中的上下文信息。通过将文本分解为更小的单元，模型可以更细致地理解每个词或短语的含义和用途。
3. 处理复杂性：语言是复杂的，包含多种语法和语义现象。Token 化使得模型能够处理如复合词、习语、缩写等复杂的语言结构。
4. 优化性能：使用 Token 作为计算的基本单位，可以帮助模型更高效地进行并行处理，提高运算速度和性能。

所以说，现在各个大模型基本都是通过token来计费的，因为通过token是最能够计算出成本的，那为什么国内很多厂商会用包月，包年呢，就不怕你使用超了吗？

当很多人使用的时候，包月的话，并不是每一个人每天都在用的，那那些不用的人摊到那些一直在用的人身上，就不会亏本了，所以使用频繁的人就适合开会员划算，使用不频繁的人就按token计费更划算

希望这篇文章能让你对 Token 有更直观的理解。