Token读作/ˈtoʊkən/（“透肯”），是AI处理文本的基本单位，1个token平均对应约1.2个汉字，具体取决于分词策略；其核心作用是将语言数字化、提升处理效率并实现跨语言统一处理。
Tokens的意义、读音与汉字对应关系
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，它决定了AI如何理解和生成语言。而1个token通常对应0.5到2个汉字，具体数值取决于分词策略。本文将用通俗语言解释其含义、发音及汉字换算原理。
Tokens的核心意义
Tokens在AI中的作用可概括为：
- 语言数字化：将文本转化为AI可处理的数字单元
- 效率优化：通过子词分割减少数据量，提升处理速度
- 跨语言桥梁：统一处理不同语言文本的底层机制
例如当AI看到"学习"时，可能将其视为一个完整token，也可能拆分为"学"和"习"两个token（来源：EMNLP研究成果）。
Token的正确读音
该词发音为/ˈtoʊkən/（国际音标），包含两个音节：
- 重读音节"to"（类似"透"的发音）
- 轻读音节"ken"（类似"肯"的短促发音）
技术讨论中通常直接使用英文术语，避免中文直译带来的歧义。
1个token对应多少汉字？
没有固定比例，但存在以下规律：
- 常用字词：高频词汇如"的""是"通常1字=1token
- 复合词：如"人工智能"可能被拆为2-3个tokens（"人工"+"智能"）
- 生僻字：罕见字如"龘"可能占用更多token资源
根据OpenAI的分词器实测（来源：官方工具）：
| 中文文本 | 汉字数量 | Tokens数量 | 比例 |
|---|---|---|---|
| 你好 | 2 | 2 | 1:1 |
| 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≈1.2个汉字，但具体数值需通过分词器实时计算。理解这一概念对优化AI文本输入至关重要。
