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title: "詞元（Token）是什麼？"
canonical: https://glossary.penguindriver.com/t/token
markdown: https://glossary.penguindriver.com/t/token.md
date_modified: 2026-09-26
retrieved: 2026-09-28
language: zh-Hant-TW
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sources:
  - https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them
  - https://ai.google.dev/gemini-api/docs/tokens
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# 詞元（Token）是什麼？

Token（詞元）是語言模型切分與處理文字的基本單位，可以是單一字元、詞的一部分、整個詞或標點。OpenAI 的經驗法則是英文約 4 個字元或四分之三個英文單字算 1 個 token。API 計費與上下文視窗長度通常都以 token 計算。

分類：基礎概念｜別名：Token、Tokens、詞元、字元單位、標記、權杖（AI）

## 一句話說明

語言模型處理文字的最小單位，可能是一個字、一個詞的一部分或標點符號。

## 怎麼運作？

1. 模型用「分詞器」把輸入文字切成一個個 token。
2. 每個 token 對應到一個編號，再轉成模型能計算的數字。
3. 模型每次預測下一個 token，逐一接起來形成回答。
4. 輸入與輸出的 token 數量，決定用量計算與是否超過上下文上限。

## 實際例子

- 英文單字 “unbelievable” 可能被切成數個 token。
- 中文一句話的 token 數，常和字數不同，依模型的分詞方式而定。
- 圖片、聲音也會換算成 token，例如 Gemini 文件說明音訊每秒約 32 個 token。

## 常見誤解

- 誤解：1 個 token 就等於 1 個中文字。
  事實：不同語言與模型的切法不同，中文字數與 token 數沒有固定比例，要用官方工具實際計算。
- 誤解：AI 領域的 Token 和加密貨幣的代幣是同一個東西。
  事實：兩者只是英文同字；AI 的 token 是文字處理單位，和區塊鏈代幣無關。

## 常見問題

### 為什麼使用 AI 服務時要計算 token？

因為模型的運算量和 token 數量直接相關，多數 AI API 以輸入與輸出 token 數計費，而且每個模型能一次處理的 token 數（上下文視窗）有上限。

### 要怎麼知道一段中文會用掉多少 token？

最準確的方法是用各家官方提供的 token 計算工具或 API 實際計算，因為不同模型的分詞器不同。英文的「約 4 個字元一個 token」經驗法則不適用於中文。

## 相關名詞

[上下文視窗](https://glossary.penguindriver.com/t/context-window.md)、[大型語言模型](https://glossary.penguindriver.com/t/llm.md)、[嵌入向量與向量資料庫](https://glossary.penguindriver.com/t/embedding.md)

## 參考來源

- [OpenAI Help Center：What are tokens and how to count them?](https://help.openai.com/en/articles/4936856-what-are-tokens-and-how-to-count-them)
- [Google AI for Developers：Understand and count tokens（Gemini API）](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/tokens)

查核日期：2026-09-26

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整理於 2026-09-26。網頁版：https://glossary.penguindriver.com/t/token

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