Tokens是人工智能大模型处理文本时的最小单位，相当于语言被拆解后的“数字积木块”，用于将人类语言转化为模型可计算的离散单元。在自然语言处理（NLP）中，每个token可以是一个汉字、单词、标点符号，甚至是子词或字符，具体取决于模型的分词策略。
Tokens是AI模型性能的核心影响因素，直接影响其理解能力、生成质量、计算效率和使用成本。简单来说，Tokens数量越多，模型处理的信息量越大，但对算力和内存的消耗也呈非线性增长，可能导致响应变慢、成本上升甚至性能下降。
1. 计算复杂度与响应速度
大模型（如基于Transformer架构的GPT、Claude等）在处理文本时，其注意力机制的计算量与Token数量呈平方关系（O(N²)）。这意味着：
输入100个Token，计算量约为 1002=10,0001002=10,000；
输入1,000个Token，计算量飙升至 1,0002=1,000,0001,0002=1,000,000，是前者的100倍。
这直接导致：
推理延迟增加：长文本处理时间显著延长；
GPU显存占用高：可能触发内存溢出或被迫截断输入；
服务吞吐量下降：单位时间内可处理的请求数减少。
2. 上下文长度与模型“记忆力”
模型的上下文窗口（Context Window）以Token为单位衡量，决定了它能“记住”的前文信息量。例如：
GPT-4支持8,192 tokens，约可容纳6,000英文单词；
Claude 2支持100,000 tokens，能处理整本小说。
虽然更长的上下文看似更强，但研究发现，当输入超过1万tokens时，许多主流模型在关键信息提取任务中准确率骤降，出现“集体失智”现象，尤其在连贯逻辑结构中表现更差。这说明：
模型并非真正“理解”所有内容；
过长输入可能导致注意力稀释，关键信息被淹没。
3. 成本与计费机制
绝大多数AI服务（如OpenAI、DeepSeek）按输入+输出的总Token数计费。例如：
输入一段500字中文，约消耗600–1000 tokens；
模型回复800字，再消耗约1000–1600 tokens；
单次交互总消耗可达2000 tokens以上，长期使用成本不容忽视。
此外，Token消耗还与企业级AI部署密切相关。2025年数据显示，字节跳动豆包大模型日均Token使用量突破50万亿，谷歌平台月处理达1300万亿，推动云服务商上调AI算力价格。