小黃老師嘿技術

Token 是 AI 模型用來「讀懂」文字的最小單位。掌握 token，你就能更準確地估成本、控長度、提品質。本文帶你從觀念到實作，一次搞定——哦不，我們用台灣說法：一文看懂。

1. 引起動機：為什麼大家都在談 Token？

你常會聽到「這段提示 2,000 tokens」、「這個模型支援 128k tokens」或「費用依 token 計算」。關鍵原因是：模型不是用『字』或『詞』來思考，而是用『token』來處理語言。理解 token，能幫你 估成本、控長度、提品質。

2. 現況說明：不同語言、不同比例

• 英文：常把單字拆成 1–3 個 token；粗估 1 token ≈ 4 英文字符 ≈ 0.75 個英文單字。
• 中文（繁/簡）：多數情況 一個字 ≈ 一個 token，標點與空白也會計入。
• 混合文本（中英、程式碼、URL）依實際分詞結果計算。

提醒：不同模型/字典（Tokenizer）會略有差異，以上皆為實務估算，正式計費以實際分詞為準。

3. 基本概念：Token、Tokenizer 與 Vocabulary

Token 是最小可運算的文字片段；Tokenizer（如 BPE、SentencePiece）負責把文字切片；Vocabulary 是可用 token 的全集；Detokenize 則把 token 還原可讀文本。

4. 成本與長度：Prompt vs. Completion、Context Window

• Prompt tokens：送進模型的全部內容（系統訊息、歷史對話、提示、工具格式、JSON 結構等）。
• Completion tokens：模型回覆所用 token。
• 常見計費：輸入單價 × Prompt tokens + 輸出單價 × Completion tokens。
• Context Window：一次能處理的 token 上限（例如 128k）。超過就需先摘要或分段。

5. 拆解範例

以 你好，世界！Hello, world! 為例，中文多半一字一 token，標點也算；英文常見把 Hello 與前導空白 world 拆成兩個 token（實際依 tokenizer 而定）。

【概念圖】
你｜好｜，｜世｜界｜！｜Hello｜,｜ world｜！

6. 常見情境與建議

7. 省 token 的 10 個技巧

1. 刪冗語與重複背景；避免每回合重貼相同上下文
2. 優先用結構化（JSON/清單）而非長篇敘述
3. 表格改貼 CSV；數據以「欄位：值」精簡
4. 先摘要再問；大綱→逐段擴寫
5. 工具呼叫只傳必要欄位；不傳空值
6. 固定樣板用代碼（如 {{LEGAL_V2}}）代表
7. 鏈式任務：先定義格式，再依序填入
8. 限制輸出段數/字數/最大 token
9. 網址以短代碼表達；需要時再展開
10. 清理多餘 Markdown 裝飾與空白

8. 進階主題：BPE 與 SentencePiece

BPE 自字元開始，不斷合併最常見字元對，形成穩定的子詞表；SentencePiece 以「字串」角度學子詞，對空白與邊界更彈性，多語場景常見。

9. 自我驗算：如何數 token？

可用官方或相容的 tokenizer（如 tiktoken）離線估算。

# 概念示例（需安裝對應套件與正確模型字典）
import tiktoken
enc = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
text = "你好，世界！Hello, world!"
ids = enc.encode(text)
print(len(ids))  # token 數

提醒：不同模型可能有不同字典；正式計費以實際服務端為準。

10. FAQ

中文字一定是一字一 token 嗎？

多數情況接近，但仍依 tokenizer 與字典而定；標點、特殊符號也會計入。

128k tokens 到底有多長？

中文粗估 \~128,000 字；英文約 \~96,000 單字（粗估）。實際會因內容類型與混雜語言而變動。

如何壓低成本？

先摘要、用結構、刪冗語、限制輸出長度；並以 token 計算器估算再下指令。

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