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儿子问我"什么是 token"，我一个大人居然卡壳了

周末，儿子突然抬头问我："爸，什么是 token？"

我张口想答，结果讲了一通，他听得似懂非懂，我自己心里也没底。

于是我认真研究了一晚上，重新讲给他听。今天也分享给你。

token 是人为发明的文本计量单位，天然不存在，就像公里、斤两——专门用来"量"文字。AI 看不懂汉字，得先靠"分词"把文字拆成一串数字编码。

大致折算：中文 1.5 个字 ≈ 1 个 token，标点、空格也都算进去（不同模型的词表拆法略有差异）。你提的问题，被 CPU 拆成"输入 token"，不占显卡算力；AI 生成的回答，则是 GPU 一个字一个字算出来的"输出 token"，这才是成本大头。

完整链路就是：原文 → CPU 分词（输入 token）→ GPU 运算 → 输出 token → CPU 解码成你能读的字。

AI 是按 token 计价的。这笔钱大致花在四处：算力（显卡折旧 + 电费）约 55%、研发运维 20%、带宽机房 15%、平台利润 10%。

所以输出比输入贵——输入只是读一遍显存，开销很低；输出要显卡满负荷逐字运算，损耗大，单价通常是输入的 2~6 倍。

拿 DeepSeek V4‑Pro 举例：未缓存的新输入 3 元/百万 token，命中缓存只要 0.025 元/百万（几乎可忽略），生成输出 6 元/百万 token。提示词固定时可以开缓存，日常基本只用算输出这一笔。换算到真实场景：

算明白这笔账你会发现：真正贵的从来不是 token，而是你愿不愿意把一件事，琢磨到能讲给别人听。