大模型Token 要点

什么是 Token？

1. 最小单位

Token 就是语言模型理解的最小单位，比如一个字、一个词，或者一个符号。

2. 怎么用？

模型通过“文字接龙”来预测下一个 Token 出现的可能性，回答问题或者补全句子。

3. 随机性

由于每次预测都有概率，问同样的问题，可能每次回答都不一样。

4. 为什么重要？

每个模型有自己的 Token 规则，不同语言或者不同模型的 Token 定义可能不一样。最终 Token 会被转成数字，让模型处理。

Token 限制

1. 长度限制

每次对话的输入+输出不能超过 Token 限制，比如 4096 个。

2. 上下文窗口

模型“记住”信息的最大 Token 数。超过了，前面的信息会被遗忘。

打个比方：

• 上下文窗口像聊天的“记忆容量”。

• Token 长度像你每次说话的“嘴巴大小”。

产品设计里的 “惊喜” 和 “惊吓”

1. 惊吓：Token = 钱

每用一个 Token 都要成本，尤其是频繁调用模型的时候，这个成本可能超乎想象。

举个例子：

如果你的产品是个模拟练习工具，用户练一次可能要调用几千个 Token。成本如果没算清楚，最后可能赔钱。

2. 惊吓：体验拖后腿

提示词太复杂，模型生成太慢，用户可能不愿意等，直接弃用产品。

举个例子：

模拟练习的 NPC 响应超精准，但每次都得等 10 秒，用户可能连体验的耐心都没了。

3. 惊喜：换个模型就能搞定问题

如果功能因为 Token 限制发挥不好，试试换个上下文窗口大的模型。

举个例子：

想用 AI 做知识库问答，但知识库太大导致准确率低，换个 Token 容量大的模型，准确率就飙升。

Token 是大语言模型的“油”，用多少、怎么用、有什么限制，都直接影响产品性能、成本和用户体验。设计产品时，别忘了：

• 估算 Token 成本，别赔本赚吆喝。

• 平衡精确性和用户响应时间。

• 碰到限制，试试换个模型搞定。

用好了 Token，能让你的 AI 产品又智能又赚钱！