本系列会赓续用喜闻乐见的说话潜入浅出为小白先容AI常识，尤其是频年火起来的大模子、AIGC、Agent等内容，本章节内容尝试用生涯中的场景证实一下使用大模子要热心的“token”。
01 Token是什么？
大模子感知寰宇的元素
Token是大说话模子措置文本的最小信息单元，特殊于模子相识寰宇的“基本构件”。当模子措置输入时，文本分解过分词器（Tokenizer）被切割成一系列Token，这些Token不错是单词、子词或字符，举例中语的“东说念主工智能”可能被拆分为“东说念主工/智能”或“东说念主/工/智能”。
烹调的基础原料
念念象你是一位大厨（大说话模子），准备烹调一桌菜肴（措置一段文本）：
token即是你烹调时需要加工的一个个基础食材，包括原材料、调料等系数需要的元素，你行为大厨将眼前的原材料证据你的训诲制作出丰盛的菜肴，也即是不同智力大模子的输出经过。
会推理的大模子还会一步步告诉你他为什么这么烹调。
02 落魄文窗口是什么？
大模子感知寰宇的限制
落魄文窗口（Context Window）是大说话模子在一次措置中能同期“看见”的最大文本限制，特殊于模子的职责操心容量。它以Token数目为计量单元（举例deepseek-r1的 64k Token），决定了模子能连贯分析多长的对话、文档或代码。
要道特质：
动态滑动：模子像阅读时用荧光笔划要点，每次生成新内容时，窗口会滑动聚焦最新信息（访佛东说念主类短期操心机制）；
硬性末端：普及窗口容量的内容会被“淡忘”（举例措置一册300页的演义时，模子只可记着终末几页内容）；
效果瓶颈：窗口越大，模子计较本钱指数级增长（举例窗口从4k扩张到32k，计较量可能加多60倍）。
烹调的容器空间
念念象你是一位厨师（大说话模子），正在用一口锅（落魄文窗口）炖煮食材（文本Token）：
锅的大小决定一锅能炖若干菜：
4k容量锅（GPT-3）：特殊于家庭炒锅，最多同期炖4公斤食材（4096 Token）。
32k容量锅（GPT-4）：升级为商用汤桶，能措置32公斤食材（约5万字中语）。
128k超大锅（kimi-128k）：工业级蒸箱，可措置整头牛（10万Token=15万字）。
当食材普及锅容量时：
告成溢出：早期食材被丢弃（模子淡忘前文），导致菜品失去档次感（对话逻辑断裂）；
分批炖煮：先炖前半锅，盛出后再炖后半锅，但汤汁（落魄文连贯性）无法分解；
浓缩高汤：提前将食材熬成浓缩汁（文本纲目），但可能丢失细节风度（要道信息缺失）。
对话案例：厨房烹调危境
案例：用户连接发问20个问题，累计滥用3800 Token，此时模子锅具（4k窗口）已塞满。当用户问第21个问题时：
不幸现场：模子被动丢弃前5个问题的“食材”，导致恢复出现“您之前提到的XX是指什么？”；
6轮过后，国足距离第二的澳大利亚只差1分，迪士尼彩乐园最新并且跟印尼、沙特、巴林只是相差净胜球，所以国足真的有希望争二直接出线，就看最后四场的表现如何。
而在国家队方面，分别要在明年的三月份和六月份迎来4场18强赛的比赛！这三项赛事涵盖了成年国家队、国青队到国少队三个不同的年龄段，都是非常值得期待的赛事。
专科粗犷：自动触发“分锅”机制，将对话拆分为“前10问”和“后11问”两锅孤苦措置，但两锅菜品可能调味不一致（恢复作风大概细节可能不连贯有幻觉）。
烹调提倡：
点菜前看锅型：了解模子的窗口大小（如kimi不错达到128k），幸免超量点单；
实时收汁：长对话中依期归来（“刻下商议要点：1…2…”），如同撇去浮沫保留精华。
相识落魄文窗口，就像掌捏不同锅具的烹调特质——用砂锅慢炖玄学问题，拿铁锅爆炒代码调试，这才是独霸大模子的火候精髓
03 为什么用token计费？
大模子管事按照资源滥用订价
大模子管事按Token计费的本体是资源滥用订价，其背后依赖三大时期旨趣：计较量 ≈ 模子参数目 × N × 层数
内存占用随落魄文窗口增长，措置长文本时，模子的戒备力机制需存储系数Token的键值对（KV Cache），内存占用 ≈ 2×维度×层数×Token数
角落本钱非线性增长，Token数目与推理时期呈分段线性干系
餐厅按照食材计量收费
念念象你谈论一家餐厅，顾主（用户）点餐（发问）时需要考虑以下本钱结构：
食材数目与燃气滥用的干系
炒菜火候：每个Token如同食材块，需要在大厨（GPU）的烈火灶上翻炒（计较）。
燃料账单：炒10块鸡肉（10 Token）滥用1单元燃气，100块则可能滥用15单元。
特制灶具：措置长文本需启用压力锅（高显存GPU），时租$3/小时，即便只炖1块萝卜也要开机
如斯一来，顾主念念吃的食品多，烹调耗时复杂，当然本钱更高。
若是是包年包月，用户告成发问一册红楼梦（只吃三文鱼），很容易本钱扛不住
题图来自Unsplash，基于CC0公约
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