在人工智能，特别是自然语言处理（NLP）领域，tokens（令牌） 是指文本被分割成的基本单位，用于计算机理解和处理语言。根据上下文，tokens 的含义可以稍有不同，但通常有以下解释：
1. 什么是 Token？
一个 token 是语言中的最小处理单元。它可以是：
一个单词，例如 "hello"。
一个子单词，例如 "un" 和 "believable" 分开处理。
一个字符，例如 "a"、"b"。
一个标点符号，例如 "." 或 ","。
具体的分割方式取决于所使用的分词器（Tokenizer）。
2. Token 在 AI 中的作用
在 AI 模型中，输入的文本需要被转化为 tokens，模型处理这些 tokens 而不是原始文本。这样可以更高效地进行计算。
输入文本处理示例：
假设输入文本为：
AI is amazing!
分词器可能将其分割为以下 tokens：
["AI", "is", "amazing", "!"]
如果是子词级别分词器（如 BERT 使用的 WordPiece 或 GPT 使用的 BytePair Encoding），可能会进一步分成：
["AI", "is", "ama", "zing", "!"]
3. Token 和计算成本的关系
AI 模型（如 GPT）根据 token 的数量来确定处理成本和响应的复杂度：
限制：大多数模型对一次处理的 token 数量有上限。例如，GPT4 的 token 限制为 8k 或 32k（取决于版本）。
计费：一些 API 或服务按使用的 token 数量计费（输入 + 输出的总 token 数量）。
4. Token 化的挑战
语言多样性：不同语言的分词方式可能不同，例如中文可能按字符切分，而英语按单词或子词。
上下文依赖：分词需要考虑上下文，例如 "I'm" 是否要拆分为 "I" 和 "'m"。
总结
简单来说，token 是文本的“切片”，是 AI 模型处理语言的基础单位。 对于用户来说，token 的数量会影响模型的性能、结果质量以及可能的使用成本。