什么是 Token

Token（词元）是 AI 理解语言的最小单元，它不等于汉字，也不等于英文单词。AI 会把输入文本切割成一块块 Token 积木，再进行理解和生成。

Token 与文字的换算
- 英文：短词 = 1 个 Token，长单词会被拆分
- 中文：1 个汉字≈1~2 个 Token
- 参考：1000 中文汉字 ≈1500~2000 Token

同样内容，中文消耗的 Token 通常更多。
Token 决定大模型三大核心能力
1. 上下文窗口：AI 能记住多少对话内容
2. 生成速度：按每秒处理 Token 数衡量输出快慢
3. 计费标准：API 调用按输入 + 输出 Token 收费

高频误区：上下文不要拉满
很多人误以为 8K 上下文模型，可以直接塞 8000 个字。
❌错误：8K 是 8000Token 上限，不是汉字数量，且要包含 AI 回复。
✅正确：预留 1000~2000 Token，留给 AI 生成回答。
塞满会出现内容截断、回答错乱、无法输出。

理解 Token，才能看懂大模型参数、预估成本，避开对话超限的坑。