[向右R]简单来说，Token 是大模型处理文本的最小单位，既可以是一个字、词语，也可以是标点、符号。
[向右R]模型不会直接读懂人类文字，会先把内容切割转换成一个个 Token，再进行计算生成回复。中文里大致 1 个 Token 约对应 1‑2 个汉字。
[向右R]Token 数量直接关联两件事：一是上下文窗口，代表模型一次能读、能记的内容上限；二是调用成本，输入输出 Token 越多，消耗算力越高，花费也越高。
[向右R]日常使用时，提问越长，消耗 Token 就越多。超出窗口上限，模型就会丢失前面的对话记忆，无法再参考早期内容。
[向右R][向右R]今天就来吃透一下Token产业链！
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