Token 介紹：理解 LLM、AI 搜尋的重要基本知識

你或許沒聽過「Token」，Token 它正悄悄決定我們跟 AI 對話能說多少話、花多少錢，甚至左右一個專案一天能否跑完所有工作流程。

想像你把長篇小說塞進一台超級翻譯機：書頁會瞬間被裁成一顆顆「字粒」——這些字粒就是 token。

越多 token，機器就要翻得越久、收費越高；反之，精準切割、巧妙重組，既能壓低成本，也能讓 GPT-5 這種最新模型在 256 K token 的超大視窗裡一次掌握所有內容，替你寫出企劃案或長篇論文。

接下來，我們將帶你走進這顆看似微小、卻牽動算力、成本與創意邊界的「字粒宇宙」——讀懂 token，我們就掌握了生成式 AI 輸入、輸出的核心概念。

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Token 是什麼？

Token 就是模型看文字時用的「最小拼圖片」。

Token 不是一定等於一個字或一個詞，而是把文字切成常見的字串片段（subword）、單一字元，或特定符號，再把它們變成數字給模型吃。

在 AI 裡，「Token（符記）」就是模型處理與產生文字時最小的計算單位——像樂高積木一樣，小到可以自由拼裝，大到能搭出整段文章。模型只看得見這些「積木」，再把它們轉成數字向量去學習與推理。

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白話文舉例

電影分鏡：把整部片切成鏡頭（Token），導演（模型）讀腳本時就能快速瀏覽、剪輯、重組。

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Token 大小長什麼樣？

英文約 1 Token ≈ 4 個字元 ≈ ¾ 個單字。短詞如 “chat” 可能是一顆 Token；長詞 “unbreakable” 多半被拆成 “un-” 和 “breakable”。

中文則常按字、字根或拼音切分。

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為什麼要把文字切成 Token？

• 電腦只認得數字：把字劈開成 Token，再映射成 ID，才能丟進矩陣運算。
• 控制字典大小：若每個單字都給一個編號，字典會爆炸；所以主流做法使用「子詞（sub-word）」演算法，例如 BPE，先把常見片段合併，不常見字再拆細。這樣 5 萬左右的詞彙即可涵蓋多語言。
• 解決生僻字與錯字：拆得夠細，模型就算沒見過整個單字，也能靠子詞片段理解大意。

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Token 也等於「錢」

雲端 API（OpenAI、Azure、Anthropic…）普遍按「輸入/輸出Token」計價：

你送 100 Token 的問題，模型回 300 Token，總消耗 400 Token。

價格依模型而異，業界也把「成本/千 Token」當成 KPI 來優化。

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Token 長度對比

先感覺一下「尺度感」：1 Token ≈ 多少文字？

• 英文：1 Token 約等於 0.75 個英文單字、4 個字元，也就是每 1,000 Token 可容納大約 750 個單字。
• 中文：因為中文切得更細，一般估算「1 Token ≈ 1.5–2 個漢字」，也就是 1,000 Token 左右能放 500–650 個漢字。

簡易公式

• 英文字數 ≈ Token × 0.75
• 中文字數 ≈ Token ÷ 1.5（取平均）

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把 256K Token 轉成「紙本厚度」

ChatGPT GPT-5 的 256 K 上下文視窗，換算成每種語言。

英文

• 約 192,000 單字（256,000 Token × 0.75）。
• 以市面小說常見的 300 字／頁估算，相當於 640 頁左右；若採 280 字／頁的平均電子書排版，則約 685 頁。

中文

• 約 130,000–170,000 字（依 1 Token 折算 1.5–2 字）。
• 以常見 500 字／頁的排版計算，大約 260–340 頁的篇幅。

延伸閱讀：《ChatGPT 怎麼用？ChatGPT 教學：帳號註冊、22 種技巧》

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256 K Token 夠裝下一本什麼樣的書？

• 《Harry Potter and the Order of the Phoenix》 全書 257,045 字——等同於 約 256 K Token 的內容量，代表 GPT-5 可以一次「看完」並討論整本最厚的哈利波特小說，不必分段餵給模型。
• 《War and Peace》 則有 587,287 字，約 780 K Token，超過 256 K，因此仍需分批輸入。

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為什麼 SEO 人員需要理解 Token？

在 2025 年以後，搜尋已不只是演算法排名的遊戲，而是同時面向 傳統 SERP + 生成式回答（GEO，Generative Engine Optimization） 的雙軌競爭。

無論是 Google Gemini、ChatGPT 還是各家垂直 AI 搜尋，內容在進入模型前都會被切成 token；理解這層切片規則，直接決定你的內容能否被完整索引、摘要、引用，甚至影響製作成本。

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操作方向

• 關鍵句前置：把核心關鍵字與主張放在開頭 300–400 token，以防被長視窗模型截斷或被 snippet 裁掉。
• 主題叢集寫法：一頁解一題改為「一群相關問題 + 結構化標題」，增加在 Answer Box／AI 摘要中被整段引用的機率。
• 多語標準化分詞：使用支援 BPE 或 SentencePiece 的 CMS/插件確保 tokenizer 不會把外語品牌詞亂拆。

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小結

在生成式搜尋時代，SEO 不只追關鍵字，而是要「管理 token」——讓重要語意落在模型能看見、能負擔的範圍內，才能同時贏得 SERP 排名與 AI 答案盒曝光。

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SEO 的新未來：AXO（AI eXperience Optimization）

隨著 AI 搜尋的發展，我們希望出現在各個 AI 搜尋引擎、各個垂直的搜尋引擎。

在 AXO（AI eXperience Optimization）中，我根據不同的層次，分類了 AAO、BEO、GEO、AEO、SEO，定義了不同的工作任務。

SEO 找得到 → AEO 說得到 → GEO 連得到 → BEO 買得到 → AAO AI 替你做到。

延伸閱讀：《AXO（AI 全搜尋體驗）介紹：一次理解搜尋的未來與布局》