LLM小白必读：AI大模型中token的深度解析

2026年1月8日 互联网

LLM小白必读：AI大模型中token的深度解析

对于刚接触大语言模型（LLM）的开发者而言，”token”这个概念常让人感到困惑。它既是模型输入输出的基本单元，又直接影响着API调用成本与模型性能。本文将从底层原理到工程实践，全面解析token的运作机制与优化策略。

一、token的本质：文本的数字化切片

1.1 文字与数字的桥梁

在LLM中，token是将连续文本拆解为离散单元的过程。以英文句子”Hello, world!”为例，主流分词方案可能将其拆分为：

  1. # 示例分词结果（不同模型可能不同）
  2. tokens = ["Hello", ",", " world", "!"]  # 字符级分词
  3. # 或
  4. tokens = ["Hello", ",", " world!", ""]  # 更紧凑的分词

中文由于无空格分隔，分词策略更为复杂，可能拆分为单个汉字或常见词语：

  1. # 中文分词示例
  2. text = "人工智能正在改变世界"
  3. tokens = ["人", "工", "智能", "正在", "改变", "世界"]  # 字符级
  4. # 或
  5. tokens = ["人工智能", "正在", "改变", "世界"]  # 词语级

1.2 分词算法的演进

  • BPE（Byte Pair Encoding）：通过合并高频字节对实现动态分词，是GPT系列等模型的核心分词器。例如将”un”和”happy”合并为”unhappy”。
  • WordPiece：谷歌BERT使用的算法，优先保留完整词语，不足时拆分词根。
  • Unigram：基于概率统计的分词方法，可动态调整词汇表大小。

不同分词策略直接影响模型对罕见词的处理能力。例如医疗领域模型可能需要更细粒度的分词来识别专业术语。

二、token的双重角色：输入与输出的计量单位

2.1 输入token：模型理解的起点

当用户输入”解释量子计算”时，模型首先将其转换为token序列：

  1. # 假设分词结果
  2. input_tokens = ["解", "释", "量子", "计算"]  # 中文分词
  3. # 或
  4. input_tokens = ["Explain", " quantum", " computing"]  # 英文分词

每个token对应一个向量表示，共同构成模型的输入张量。输入token数量直接影响：

  • 内存消耗：token数×隐藏层维度决定注意力计算的显存占用
  • 推理速度：token数与计算复杂度呈平方关系（O(n²)）

2.2 输出token：生成结果的载体

模型生成过程是逐token预测的马尔可夫过程。以代码生成为例：

  1. # 模型生成Python函数的token序列
  2. output_tokens = [
  3.     "def", " ", "calculate", "_", "area", "(", "radius", ")", ":", 
  4.     "\n", "    ", "return", " ", "3.14", " ", "*", " ", "radius", 
  5.     " ", "**", " ", "2"
  6. ]
  7. # 拼接后为：def calculate_area(radius):\n    return 3.14 * radius ** 2

输出token数受以下因素影响：

  • 温度参数：值越高生成越多样但可能不连贯
  • Top-p采样：限制候选token的概率质量
  • 停止条件：达到最大长度或生成结束符

三、token的经济账：成本与性能的平衡

3.1 定价模型的基石

主流云服务商的API定价直接与token数挂钩：
| 服务类型 | 输入定价（每千token） | 输出定价（每千token） |
|————————|———————————|———————————|
| 基础模型 | $0.002 | $0.006 |
| 函数调用扩展 | $0.004 | $0.012 |

这种计价方式促使开发者优化token使用效率。

3.2 优化策略矩阵

优化方向 具体方法 效果预估
输入压缩 去除冗余表述，使用缩写 减少20-40%输入
输出控制 设置更严格的停止条件 减少15-30%输出
分词器定制 添加领域专用词汇 降低10-25%token数
缓存机制 复用相似问题的上下文 减少重复输入

四、多语言场景下的token挑战

4.1 不同语言的token密度差异

语言 平均token/汉字 典型分词粒度 备注
中文 1.0-1.2 单字/词语 需处理未登录词问题
英文 1.5-2.0 子词单元 依赖BPE等算法
日文 1.2-1.5 假名/汉字 混合书写系统增加复杂性
阿拉伯语 2.0-3.0 字根变形 需处理连写和形态变化

4.2 跨语言优化实践

  1. 语言检测前置：使用fastText等轻量级模型先识别语言
  2. 动态分词器切换：根据语言类型加载对应的分词规则
  3. 多语言词汇表共享：构建包含多语言公共子词的基础词汇表

五、工程实践中的token管理

5.1 实时监控方案

  1. # 使用Prometheus监控API的token消耗
  2. from prometheus_client import start_http_server, Gauge
  4. TOKEN_USAGE = Gauge('api_token_usage', 'Tokens consumed per request',
  5.                    ['model', 'endpoint'])
  7. def log_token_usage(model_name, endpoint, input_tokens, output_tokens):
  8.     TOKEN_USAGE.labels(model_name, endpoint).inc(
  9.         input_tokens + output_tokens)

5.2 批量处理优化

  1. # 合并多个短请求为单个长请求
  2. def batch_requests(requests, max_tokens=4096):
  3.     batches = []
  4.     current_batch = []
  5.     current_length = 0
  7.     for req in requests:
  8.         req_length = len(req['prompt'].split())
  9.         if current_length + req_length > max_tokens:
  10.             batches.append(current_batch)
  11.             current_batch = []
  12.             current_length = 0
  13.         current_batch.append(req)
  14.         current_length += req_length
  16.     if current_batch:
  17.         batches.append(current_batch)
  19.     return batches

六、未来演进方向

  1. 语义token化：突破字符级限制，直接映射语义单元
  2. 动态token预算：根据任务复杂度自动调整token分配
  3. 多模态token：统一处理文本、图像、音频的混合输入

理解token机制是高效使用LLM的关键。通过优化分词策略、控制输入输出长度、实施实时监控，开发者可在保证效果的同时显著降低成本。建议从监控现有应用的token消耗模式开始，逐步建立适合业务场景的token管理体系。

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