在人工智能领域，token（读作/ˈtoʊkən/，音似"透肯"）是文本处理的基本单位，决定了AI如何理解和生成语言。其核心作用包括语言数字化、效率优化以及跨语言统一处理。通过将自然语言转化为数字单元，AI能够更高效地进行语义分析与内容生成。
Token的正确发音为/ˈtoʊkən/，包含两个音节：重读音节"to"（类似"透"），轻读音节"ken"（类似"肯"的短促发音）。技术讨论中通常保留英文术语，以避免中文直译带来的歧义。
1个token对应多少汉字并无固定比例，具体取决于分词策略。常见规律如下：
- 高频常用字如"的""是"通常1字=1token
- 复合词如"人工智能"可能被拆分为2至3个tokens（"人工"+"智能"）
- 生僻字如"龘"可能占用更多token资源
根据OpenAI官方分词器实测数据：
| 中文文本 | 汉字数量 | Tokens数量 | 比例 |
|----------|----------|------------|------|
| 你好 | 2 | 1 | 2:1 |
| 机器学习 | 4 | 3 | 1.3:1|
| 我是你的好朋友 | 7 | 4 | 1.75:1|
因此，平均1个token约等于1.2个汉字，但实际数值需通过分词器实时计算。这一概念对优化AI输入成本、提升响应效率具有重要意义。
理解token机制不仅有助于掌握AI底层逻辑，也为开发者和用户在使用大模型服务时合理控制输入长度提供了关键参考。随着多模态与通用人工智能的发展，token作为信息处理的基础单元，将继续发挥核心作用。
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