Tokens 与文字（如中文字符或英文单词）之间的换算没有固定比例，因为 token 的划分依赖于所使用的 分词器（tokenizer），而不同模型（如 GPT、Claude、Llama 等）使用不同的 tokenizer。但我们可以给出大致的经验估算，尤其针对主流模型（如 OpenAI GPT 系列）。

📌 核心概念：什么是 Token？

• Token 是语言模型处理文本的最小单位。
• 它可以是：
  • 一个英文单词（如 "cat"）
  • 一个子词（如 "un"、"happy" → "un" + "happy"）
  • 一个标点符号（如 "."）
  • 一个中文字符（通常每个汉字 ≈ 1 token）
  • 空格、换行符等也可能单独成 token

📊 常见语言下的经验换算（以 GPT-3.5/4 的 tokenizer 为准）

✅ 中文（简体/繁体）

• 1 个汉字 ≈ 1 token
• 标点符号、数字、英文字母通常也各占 1 token
• 估算：
  • 100 tokens ≈ 70～100 个中文字

    实际略少于字数，因为部分标点或英文混排会增加 token 数http://www.cndba.cn/dave/article/131814

    http://www.cndba.cn/dave/article/131814

    http://www.cndba.cn/dave/article/131814

💡 举例：一段 500 字的中文文章，大约消耗 500–600 tokens（含标点、空格等）

http://www.cndba.cn/dave/article/131814

✅ 英文

• 1 个 token ≈ ¾ 个英文单词（即 4 个 tokens ≈ 3 个单词）
• 因为常见词如 "the", "a" 各占 1 token，而长词如 "unbelievable" 可能被拆成 "un" + "believ" + "able"

💡 举例：一篇 500 词的英文文章 ≈ 650–700 tokenshttp://www.cndba.cn/dave/article/131814http://www.cndba.cn/dave/article/131814

🔧 如何精确计算？

你可以使用官方工具来统计：

OpenAI Tokenizer（推荐）

• 在线工具：https://platform.openai.com/tokenizer
• 或使用 Python 库 tiktoken：

  import tiktoken
  enc = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4")
  tokens = enc.encode("你的文本")
  print(len(tokens))
  

Claude（Anthropic）

• 使用其自己的 tokenizer（基于 SentencePiece）
• 中文同样接近 1 字 = 1 token
• 可用 Claude Token Calculator 或 API 返回的 usage 字段

📝 总结速查表（通用估算）

⚠️ 注意：代码、特殊符号、URL、JSON 等会显著增加 token 消耗（例如一个长 URL 可能占 10+ tokens）http://www.cndba.cn/dave/article/131814http://www.cndba.cn/dave/article/131814