AI Token 介紹：理解 LLM、AI 搜尋的重要基本知識
讀懂 token，我們就掌握了生成式 AI 的出入、輸出的核心概念。
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 256K 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 AI token，我們就掌握了生成式 AI 輸入、輸出的核心概念。
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。
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。
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”。
中文在這類模型裡，通常是用 BPE 或 SentencePiece 這種子詞演算法，直接在字串上找「常出現的片段」來切；結果有時會剛好對齊單字、有時是一整個詞，或幾個字的組合，並不是硬性按照字根或拼音規則。
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。實務上幾萬到十幾萬個 subword token 的詞表，就足以涵蓋多語言內容。
- 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。
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。
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：因為中文在 GPT 這類模型裡通常會被拆得比較碎，粗略估算可以反過來看——1 個中文字大約需要 1.5–2 個 token，所以 1,000 token 大概只能放 500–650 個漢字。
對 GPT 這類模型來說，一個中文字通常會佔 1.5–2 個 token，也就是 1 token 大約只有 0.5–0.65 個漢字。實務上 1,000 token 大概可以放 500–650 個中文字，精確值要看內容與模型。
簡易公式
- 估算：中文字數 ≈ Token ÷ 1.5～2
- 例如：1,000 token ≈ 500–650 個漢字
把 256K Token 轉成「紙本厚度」
ChatGPT GPT-5 的 256K 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
- 依「1 個中文字約需要 1.5–2 個 token」粗估：256K token 大約可以容納 13–17 萬個中文字（實際值會依內容變動）。
- 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》
256K Token 夠裝下一本什麼樣的書？
- 《Order of the Phoenix》 約 257K 單字，以 1 token ≈ 0.75 單字估算，大概是 33–34 萬 token，比 256K 視窗稍微大一點，實作上還是要分段餵給 GPT-5。
- 《War and Peace》 約 587K 單字，約 78 萬 token，則更需要分批處理。
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。
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。
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。
AI Token 常見問題
AI 中的 token 是什麼？
在大型語言模型裡，token 就是模型讀取與產生文字時的最小單位，可是一個字母、字根或完整單字；模型把文字先切成一串 token，再進行運算及產生回應。
為什麼 AI 的 token 要花錢？
- 計算成本：每個輸入或輸出 token 都要經過數百億參數的矩陣運算，背後是昂貴的 GPU / TPU 叢集與電力。
- 基礎設施維護：服務商需投入資料中心、網路頻寬、模型升級與安全機制，費用透過按 token 計價回收。
- 定價方式：以 2025 年常用的 GPT-4o 為例，標準 API 定價大約是輸入 2.50 美元／100 萬 token、輸出 10 美元／100 萬 token。
簡單來說，token 收費本質上是為了補貼雲端算力與研發成本；用得多、佔用計算資源就越多，因而需要付費。
AI 的「Token」是什麼？
在大型語言模型裡，token 是模型切分文字的最小單位；它可能是一個字母、一部分單字，或（在中文裡）單個漢字。
模型先把輸入分成一串 token，再進行運算並依序產生新的 token 作為輸出。
ChatGPT 的 Token 怎麼計算？
OpenAI 計價與長度限制都用「輸入 token 數 + 輸出 token 數」來統計。
當你呼叫 Chat Completions API 時，回傳的 usage 欄位會列出 prompt_tokens（輸入）、completion_tokens（模型回覆）與 total_tokens 總和，這組數字同時拿來計費與檢查是否超過模型上限。
1 個 Token 大概多少字？
英文經驗值：1 token ≈ 4 字元，或約 ¾ 個單字。
中文常見情況：可以先抓「1 個漢字 ≈ 1.5 個 token」來估算；實際上有些字會被拆成更多 token，或跟前後字合併成一個更長的片段。
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》
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