隨著大模型的興起，Token這種收費模式也逐漸被大家所接受。那么，為什么是這樣收費呢？本文將深入解析Tokens的本質(zhì)，探討其在大模型中的作用，以及按Tokens收費的合理性、優(yōu)勢和未來趨勢，供大家參考。

如果你用過ChatGPT、文心一言這類大模型產(chǎn)品，可能會注意到它們的收費方式很特別——按Tokens數(shù)量計費。這和傳統(tǒng)軟件按次數(shù)、按時間收費的模式完全不同。

為什么大模型對Tokens這么“斤斤計較”？Tokens到底是什么呢？

一、什么是Tokens？

在大語言模型中，Token 是指輸入文本的一小部分，它可以是一個單詞、一個字符或者一部分單詞。在不同的語言模型中，Token 的定義和處理方式可能有所不同，但基本原理是一致的：模型將文本分割成更小的單元進(jìn)行處理和理解。

1. 拆解文本的“樂高積木”

Tokens不是簡單的“字”或“詞”，而是大模型理解文本的最小單位。

• 中文：1個漢字 ≈ 1.5-2個Tokens（因為要考慮詞語組合）
• 英文：1個單詞 ≈ 1-3個Tokens（比如“ChatGPT”會被拆成“Chat”+“GPT”）

特殊符號：標(biāo)點、空格都可能單獨算Token

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舉個例子：

“你好！今天天氣真好。”（共8個字）

實際可能被拆成：你 | 好 | ！ | 今天 | 天氣 | 真 | 好 |。 → 8個Tokens

2. 為什么非要拆成Tokens？

人類看文字是整體，但AI只能處理數(shù)字。Tokens相當(dāng)于把文字轉(zhuǎn)成數(shù)字編碼的“橋梁”，每個Token對應(yīng)一串?dāng)?shù)字（比如你=1024，好=2048），方便AI計算。

二、那為什么非要按Tokens收費呢？

大模型運行的計算成本非常高按tokens計費是為了更精準(zhǔn)控制資源使用這樣的計費方式更加的透明和公平

1. 成本跟著Tokens走

• 算力消耗：處理100個Tokens的提問，比10個Tokens復(fù)雜10倍，GPU顯卡要燒更多電。
• 內(nèi)存占用：AI生成答案時，需要記住之前的Tokens（類似你寫作文要記得前文），Tokens越多，內(nèi)存壓力越大。
• 響應(yīng)時間：Tokens越多，AI“思考”時間越長，服務(wù)器排隊更久。

2. 更公平的“用多少付多少”

傳統(tǒng)會員制（比如包月）的問題是：輕度用戶補貼重度用戶。按Tokens收費后，偶爾用AI查資料的人不用幫天天寫代碼的土豪用戶買單。

3. 商業(yè)模式的可持續(xù)性

大模型訓(xùn)練成本極高（GPT-4耗資約1億美元），按Tokens收費能讓企業(yè)根據(jù)實際使用量調(diào)整資源，避免虧損，持續(xù)優(yōu)化模型。

三、Tokens和傳統(tǒng)API收費有啥不同？

雖然，DeepSeek也是通過API調(diào)用，但這只是技術(shù)方式，而不是收費方式。不過，之前的API調(diào)用，業(yè)界默認(rèn)的收費方式是按次收費，每調(diào)用一次，收取固定費用。簡單來說，傳統(tǒng)API像“按碗賣米粉”，一碗一個價；Tokens則是“按克賣和牛”，用得多就付得多。

四、除了API、Tokens收費方式，還有沒有其他收費方式？

除了按Tokens收費，市面上也有其他模式，但各有優(yōu)缺點：

1. 訂閱制（包月/包年）

? 適合高頻用戶

? 企業(yè)可能虧本（比如用戶瘋狂薅羊毛）

2. 按時間收費（比如1元/分鐘）

? 簡單直接

? 不公平（AI處理100字和1000字耗時不同）

3. 按功能分級（基礎(chǔ)版/專業(yè)版）

? 適合明確需求場景

? 無法覆蓋長尾需求

4. 為什么Tokens模式勝出？

它最接近真實成本，同時讓用戶靈活控制預(yù)算（比如設(shè)置每月Tokens上限）。

五、Tokens是AI世界的“硬通貨”

Tokens的本質(zhì)：文本處理的“工作量單位”，直接掛鉤AI的算力成本。

• 收費邏輯：用多少資源付多少錢，避免“大鍋飯”式的不公平。
• 未來趨勢：隨著模型升級，單Token成本可能下降，但計費方式不會大變。

下次用AI時，不妨留意一下你的輸入字?jǐn)?shù)——你花的每一分錢，都在為這些“文本顆?！辟I單！

六、問題解答

Q：目前我們隨便用哪個大模型都是免費的，可以直接使用，那么這個token收費是哪方收費了呢。

A：目前雖然有一些大模型可以免費使用，但 token 收費主要是由大模型的服務(wù)提供商收取的。大模型的服務(wù)提供商主要是指那些開發(fā)、訓(xùn)練和部署大模型，并將其作為服務(wù)提供給用戶的公司或機(jī)構(gòu)。這些提供商通過自己的平臺或接口，讓用戶能夠使用大模型進(jìn)行各種應(yīng)用，如文本生成、自然語言處理等。