在GPT模型里，Tokens可以被理解为模型处理文本的最小单位。它不完全等同于一个单词或一个汉字，更像是文本被切分成的“积木块”，模型通过理解和组合这些积木块来生成和理解语言。

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Tokens到底是什么？

一个token可以是一个完整的单词，也可以是单词的一部分，甚至是一个标点符号。模型会根据一个庞大的词汇表，将输入的文本切分成它能识别的token序列。

举例来说：

英文单词 “apple” 可能就是一个token。

但更复杂的词 “unbelievable” 可能会被切分成 “un”、“believe” 和 “able” 三个tokens。

对于中文来说，情况通常更简单：一个汉字常常就对应一个token，比如 “你好” 就是两个tokens。

这种切分方式的好处在于，模型不需要掌握世界上所有的单词。通过组合这些基础的“积木块”，模型可以理解和生成几乎无限的词汇和句子，包括那些它从未见过的新词。

模型是如何进行切分的？（Tokenization）

这个将文本转换成tokens序列的过程被称为 Tokenization（分词）。这个过程由一个叫做 Tokenizer (分词器) 的组件完成，它内建了一套词汇表和切分规则。

它通常使用一种高效的算法，比如BPE (Byte-Pair Encoding)，来智能地学习如何切分文本才是最高效的。这个过程是模型理解人类语言的第一步，也是至关重要的一步。

为什么我们需要关心Tokens的数量？

理解tokens的概念非常重要，因为它直接关系到使用GPT模型的三个核心方面：

API使用成本

当你通过API使用GPT模型时，无论是输入（Prompt）还是模型的输出（Completion），服务的计费都是基于你所使用的tokens总数。你发送给模型的文本越长，模型生成的回答越长，消耗的tokens就越多，相应的成本也就越高。

模型的上下文长度限制

每个GPT模型都有一个最大的上下文窗口（Context Window），也就是它一次能处理的tokens数量上限。例如，一个模型的上下文窗口可能是4096个tokens。这意味着你输入和模型输出的总tokens数不能超过这个限制。这就像是模型的“短期记忆”，一旦超出这个范围，模型就会忘记最开始的内容。

对模型性能的影响

虽然影响较小，但文本如何被切分成tokens有时也会轻微影响模型的理解和输出质量。一个不常见的、被切分成很多碎片的词语，可能不如一个常见的、整体的token被模型理解得那么好。

不同语言的Tokens差异

这是一个非常关键的点。不同语言在计算token时有很大差异，这会直接影响成本和对上下文窗口的利用。

英文：通常一个单词约等于1.3个tokens。因为一些长词会被拆分，而且还有空格和标点。

中文：情况比较简单，通常一个汉字就是一个token（不包括标点符号）。

因此，同样意思的一段话，用中文表达通常会比用英文占用更多的tokens，这在计算成本和利用模型上下文窗口时需要特别注意。