Tokens是啥？为啥大模型要按Tokens收费？
随着大模型的兴起，Token这种收费模式也逐渐被大家所接受。那么，为什么是这样收费呢？本文将深入解析Tokens的本质，探讨其在大模型中的作用，以及按Tokens收费的合理性、优势和未来趋势，供大家参考。 如果你用过ChatGPT、文心一言这类大模型产品，可能会注意到它们的收费方式很特别——按Tokens数量计费。这和传统软件按次数、按时间收费的模式完全不同。 为什么大模型对Tokens这么“斤斤计较”？Tokens到底是什么呢？ 一、什么是Tokens？ 在大语言模型中，Token 是指输入文本的一小部分，它可以是一个单词、一个字符或者一部分单词。在不同的语言模型中，Token 的定义和处理方式可能有所不同，但基本原理是一致的：模型将文本分割成更小的单元进行处理和理解。 1. 拆解文本的“乐高积木” Tokens不是简单的“字”或“词”，而是大模型理解文本的最小单位。 中文：1个汉字 ≈ 1.5-2个Tokens（因为要考虑词语组合） 英文：1个单词 ≈ 1-3个Tokens（比如“ChatGPT”会被拆成“Chat”+“GPT”） 特殊符号：标点、空格都可能单独算Token 举个例子： “你好！今天天气真好。”（共8个字） 实际可能被拆成：你 | 好 | ！ | 今天 | 天气 | 真 | 好 |。 → 8个Tokens 2. 为什么非要拆成Tokens？ 人类看文字是整体，但AI只能处理数字。Tokens相当于把文字转成数字编码的“桥梁”，每个Token对应一串数字（比如你=1024，好=2048），方便AI计算。 二、那为什么非要按Tokens收费呢？ 大模型运行的计算成本非常高按tokens计费是为了更精准控制资源使用这样的计费方式更加的透明和公平 1. 成本跟着Tokens走 算力消耗：处理100个Tokens的提问，比10个Tokens复杂10倍，GPU显卡要烧更多电。 内存占用：AI生成答案时，需要记住之前的Tokens（类似你写作文要记得前文），Tokens越多，内存压力越大。 响应时间：Tokens越多，AI“思考”时间越长，服务器排队更久。 2. 更公平的“用多少付多少” 传统会员制（比如包月）的问题是：轻度用户补贴重度用户。按Tokens收费后，偶尔用AI查资料的人不用帮天天写代码的土豪用户买单。 3. 商业模式的可持续性 大模型训练成本极高（GPT-4耗资约1亿美元），按Tokens收费能让企业根据实际使用量调整资源，避免亏损，持续优化模型。 三、Tokens和传统API收费有啥不同？ 虽然，DeepSeek也是通过API调用，但这只是技术方式，而不是收费方式。不过，之前的API调用，业界默认的收费方式是按次收费，每调用一次，收取固定费用。简单来说，传统API像“按碗卖米粉”，一碗一个价；Tokens则是“按克卖和牛”，用得多就付得多。 四、除了API、Tokens收费方式，还有没有其他收费方式？ 除了按Tokens收费，市面上也有其他模式，但各有优缺点： 1. 订阅制（包月/包年） ✅ 适合高频用户 ❌ 企业可能亏本（比如用户疯狂薅羊毛） 2. 按时间收费（比如1元/分钟） ✅ 简单直接 ❌ 不公平（AI处理100字和1000字耗时不同） 3. 按功能分级（基础版/专业版） ✅ 适合明确需求场景 ❌ 无法覆盖长尾需求 4. 为什么Tokens模式胜出？ 它最接近真实成本，同时让用户灵活控制预算（比如设置每月Tokens上限）。 五、Tokens是AI世界的“硬通货” Tokens的本质：文本处理的“工作量单位”，直接挂钩AI的算力成本。 收费逻辑：用多少资源付多少钱，避免“大锅饭”式的不公平。 未来趋势：随着模型升级，单Token成本可能下降，但计费方式不会大变。 下次用AI时，不妨留意一下你的输入字数——你花的每一分钱，都在为这些“文本颗粒”买单！ 六、问题解答 Q：目前我们随便用哪个大模型都是免费的，可以直接使用，那么这个token收费是哪方收费了呢。 A：目前虽然有一些大模型可以免费使用，但 token 收费主要是由大模型的服务提供商收取的。大模型的服务提供商主要是指那些开发、训练和部署大模型，并将其作为服务提供给用户的公司或机构。这些提供商通过自己的平台或接口，让用户能够使用大模型进行各种应用，如文本生成、自然语言处理等。 本文由 @贝琳_belin 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载 题图来自Unsplash，基于CC0协议 该文观点仅代表作者本人，人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务
随着大模型的兴起，Token这种收费模式也逐渐被大家所接受。那么，为什么是这样收费呢？本文将深入解析Tokens的本质，探讨其在大模型中的作用，以及按Tokens收费的合理性、优势和未来趋势，供大家参考。
如果你用过ChatGPT、文心一言这类大模型产品，可能会注意到它们的收费方式很特别——按Tokens数量计费。这和传统软件按次数、按时间收费的模式完全不同。
为什么大模型对Tokens这么“斤斤计较”？Tokens到底是什么呢？
一、什么是Tokens？
在大语言模型中，Token 是指输入文本的一小部分，它可以是一个单词、一个字符或者一部分单词。在不同的语言模型中，Token 的定义和处理方式可能有所不同，但基本原理是一致的：模型将文本分割成更小的单元进行处理和理解。
1. 拆解文本的“乐高积木”
Tokens不是简单的“字”或“词”，而是大模型理解文本的最小单位。
- 中文：1个汉字 ≈ 1.5-2个Tokens（因为要考虑词语组合）
- 英文：1个单词 ≈ 1-3个Tokens（比如“ChatGPT”会被拆成“Chat”+“GPT”）
特殊符号：标点、空格都可能单独算Token
举个例子：
“你好！今天天气真好。”（共8个字）
实际可能被拆成：你 | 好 | ！ | 今天 | 天气 | 真 | 好 |。 → 8个Tokens
2. 为什么非要拆成Tokens？
人类看文字是整体，但AI只能处理数字。Tokens相当于把文字转成数字编码的“桥梁”，每个Token对应一串数字（比如你=1024，好=2048），方便AI计算。
二、那为什么非要按Tokens收费呢？
大模型运行的计算成本非常高按tokens计费是为了更精准控制资源使用这样的计费方式更加的透明和公平
1. 成本跟着Tokens走
- 算力消耗：处理100个Tokens的提问，比10个Tokens复杂10倍，GPU显卡要烧更多电。
- 内存占用：AI生成答案时，需要记住之前的Tokens（类似你写作文要记得前文），Tokens越多，内存压力越大。
- 响应时间：Tokens越多，AI“思考”时间越长，服务器排队更久。
2. 更公平的“用多少付多少”
传统会员制（比如包月）的问题是：轻度用户补贴重度用户。按Tokens收费后，偶尔用AI查资料的人不用帮天天写代码的土豪用户买单。
3. 商业模式的可持续性
大模型训练成本极高（GPT-4耗资约1亿美元），按Tokens收费能让企业根据实际使用量调整资源，避免亏损，持续优化模型。
三、Tokens和传统API收费有啥不同？
虽然，DeepSeek也是通过API调用，但这只是技术方式，而不是收费方式。不过，之前的API调用，业界默认的收费方式是按次收费，每调用一次，收取固定费用。简单来说，传统API像“按碗卖米粉”，一碗一个价；Tokens则是“按克卖和牛”，用得多就付得多。
四、除了API、Tokens收费方式，还有没有其他收费方式？
除了按Tokens收费，市面上也有其他模式，但各有优缺点：
1. 订阅制（包月/包年）
适合高频用户
企业可能亏本（比如用户疯狂薅羊毛）
2. 按时间收费（比如1元/分钟）
简单直接
不公平（AI处理100字和1000字耗时不同）
3. 按功能分级（基础版/专业版）
适合明确需求场景
无法覆盖长尾需求
4. 为什么Tokens模式胜出？
它最接近真实成本，同时让用户灵活控制预算（比如设置每月Tokens上限）。
五、Tokens是AI世界的“硬通货”
Tokens的本质：文本处理的“工作量单位”，直接挂钩AI的算力成本。
- 收费逻辑：用多少资源付多少钱，避免“大锅饭”式的不公平。
- 未来趋势：随着模型升级，单Token成本可能下降，但计费方式不会大变。
下次用AI时，不妨留意一下你的输入字数——你花的每一分钱，都在为这些“文本颗粒”买单！
六、问题解答
Q：目前我们随便用哪个大模型都是免费的，可以直接使用，那么这个token收费是哪方收费了呢。
A：目前虽然有一些大模型可以免费使用，但 token 收费主要是由大模型的服务提供商收取的。大模型的服务提供商主要是指那些开发、训练和部署大模型，并将其作为服务提供给用户的公司或机构。这些提供商通过自己的平台或接口，让用户能够使用大模型进行各种应用，如文本生成、自然语言处理等。
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