一、什么是 Token？

  • 直观理解：Token 就是 AI 模型“阅读”文字的最小单位，可以类比成“单词碎片”或“字数”拆分。

  • 拆分示例：

    “今天天气真好” → 可能被拆成 ["今","天天","气","真","好"] 共 5 个 Token。

  • Token 与字符的经验比：一般 1 Token ≈ 4 个英文字符，或约 0.75 个汉字

二、Token 为什么要计费？

  • 计费单位：所有主流大模型（如 GPT-3.5、GPT-4、Claude、Gemini、Deepseek等）都会按输入（prompt）和输出（completion）Token 总数收费。

  • 为何如此：Token 数直接关联到模型的计算量和资源消耗，Token 越多，花费越高。

三、官方计量与计费工具大全

  • OpenAI API 定价页面

  • 第三方 Token 计算器

    • 例如：https://token-calculator.net/（支持 OpenAI、Anthropic、Google 等多家厂商）。

    • 也可用社区工具如 JTokkit（Java）、tiktoken（Python）在本地项目中统计。

四、主流模型 Token 计价对比

模型

prompt 费用 (1K Token)

completion 费用 (1K Token)

备注

GPT-4 Turbo (128K)

$0.01

$0.03

最新 128K 长上下文版

GPT-4 (8K/32K)

$0.03 / $0.03

$0.06 / $0.06

8K 上下文: $0.03/$0.06；32K 同价

GPT-3.5 Turbo

$0.0015

$0.002

适合轻量级对话、成本极低

GPT-4o mini

$0.00015

$0.00060

输入 0.15¢，输出 0.6¢；比 3.5 Turbo 更便宜

计算示例：

  • 一次对话：输入 500 Token，输出 1,000 Token；若用 GPT-4 Turbo，费用 = 0.5×$0.01 + 1×$0.03 = $0.035

五、如何查看自己用了多少 Token？

  1. ChatGPT 界面（付费用户可见）：对话框右下角自动显示本次 Token 用量。

  2. API 返回值：调用 OpenAI 接口时，响应中含 usage 字段，里头有 prompt_tokens、completion_tokens、total_tokens。

  3. 在线/离线工具：上述 Tokenizer 与第三方计算器，都能一键粘贴文本或日志统计。

六、省钱妙招：有效控制 Token 消耗

  • 精简 Prompt：去掉多余背景，指令精准。

  • 限制输出长度：如加上 “请最多回答 50 字”。

  • 分级调用模型：简单任务（天气、计算）用 GPT-3.5，写作、翻译等高质量文本再用 GPT-4。

  • 上下文复用：不重复传输历史记录，只保留必要摘要。

  • 批量请求：合并多个小请求为一次大请求，减少重复模型加载开销。

七、未来展望：长上下文与更高性价比模型

  • 长上下文趋势：128K、甚至 1M Token 正在研发中，长文档处理更方便，但费用也会随之上升。

  • 新降本模型：Mini 系列、开源 LLM（如 LLaMA、Mistral）持续下调使用成本，企业可混合部署。

  • 企业成本控制：可引入 Token 上限告警、定期报表分析、调用优先级管理等手段。

✏️ 小结：
了解 Token、学会用官方和第三方工具精准统计，并结合模型特性选型，就能在保证 AI 体验的同时，有效管控成本，避免“你以为免费的背后其实早就偷偷扣了你的钱”！