AI浪潮奔涌应用层出不穷版本迭代日新月异。已经没有人会怀疑“AI将深入我们每个人的生活”这句话的正确性了。但在所有关于AI的讨论中你一定频繁听到一个词—“Token”。那么Token到底是什么在计算机和互联网技术中Token是一个非常核心的概念。要讲清楚Token我们必须知道Token的三个不同的应用场景 1.身份验证中的Token又叫做访问令牌 2.大语言模型LLM中的Token以纯文本语言模型为例进行讲解此时Token为文本单位 【这一个应用场景是今天讲的重点】 3.区块链与加密货币中的 Token代币Token应用场景一我们先来看第一个应用场景****身份验证中的Token又叫做访问令牌这是我们日常上网最常遇到的。当我们登录一个网站或者App 后服务器会发给你一个Token 例如eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJ1c2VySWQiOjEsIm5hbWUiOiJKb2huIERvZSIsImV4cCI6MTcxNjI3MjAwMH0.SflKxwRJSMeKKF2QT4fwpMeJf36POk6yJV_adQssw5c当然你也可能看到更短的Token显然我给的这个Token比较长。虽然Token有行业通用的格式范式但是身份验证中的访问令牌Access Token没有统一“固定外观”的。我们不用纠结Token的外观格式是否统一就简单的理解成一串字母符号的构成。 **其工作原理为****如下****** 1. 你输入账号密码登录 2. 服务器验证通过生成一个加密字符串即 Token发还给你的浏览器或 App。 3. 此后你每次请求数据比如刷新朋友圈都会自动带上这个 Token。 4. 服务器看到 Token就知道“哦这是张三他已经登录过了”而不需要你每次操作都重新输密码。 看了工作原理后是不是发现作为访问令牌的Token也没那么神秘就是加密的令牌方便你有权限在登录成功后访问网站或者APP信息资源的。Token应用场景二********下面我们再来看第二个应用场景大语言模型LLM中的Token以纯文本语言模型为例进行讲解当我们和deepseek、ChatGPT 或 Gemini 对话时我们需要将我们让AI帮我们干的事儿用文字描述给他这个时候 AI 并不是直接按我们常规意义上的“字”或者“词”来进行阅读的。因为计算机是无法直接理解汉字或者英文单词的我们必须先进行文本拆解。拆解一般分为两种下面我们就简单的来说明一下。对于英文而言是比较简单的因为英文单词通常由空格或标点符号进行分隔的因此拆解的时候按照空格和标点符号进行拆分即可。比如句子I love AI!会被初步拆成 [“I”, “love”, “AI”, “!”]。当然英语里面也有比较麻烦的地方就是一些没有被收录的单词或者比较长麻烦的字为了省事儿和精确大模型也会按照前后缀的方式进行拆解比如unhappily就可能会被拆解成[un, happi, ly]前缀“un-”、词根“happi”、后缀“-ly”。**下面我们来讲一下中文**中文拆起来就比较复杂了因为中文句子是连续的文字那么拆解的任务就变成了按照意思找到正确的词的边界。 举例我爱人工智能这句话。我、爱、人、人工、爱人、智能、人工智能等等都是存在的且有意义的独立的词甚至“智”这一个字都可以是一个词。这时候就需要更强大的算法才能被正确的拆解为[我, 爱, 人工智能]这就是分词技术。这里就不多讲了第一是因为它比较晦涩第二是因为它不是本次讨论话题的重点你只需要知道我们需要更复杂的算法才有可能将中文拆解的合理。同样中文中也有这个字没被收录的情况比如“烎”那他就被拆解为更小的数字编码如开和火的编码注我这边只是举例实际情况可能有出处我们只需要知道它被大模型按照自己的规则拆解成更小单位的编码就可以了。我们要知道模型只认识数字所以当你输入一句话的时候先执行了上面的拆解步骤被拆解成字的序列如[我, 爱, 人工智能]会进行一个关键步骤查字典并对应唯一ID。具体方式如下 大模型有一个固定的“词表”Vocabulary库一般会包含3万到10万个 Token也许更多。每个Token 对应一个唯一的索引数字。说白了就是一个字典一样的表举例“我”这个词对应“1500”这个数字“爱”这个词对应的是3210这个数字“物理”对应的是8890这个数字。大家注意了这个数字是我假设的。总之我们需要理解的是每个词都有自己对应的数字我们叫他们为Token ID。下面我举个例子方便大家理解 当你输入“物理是什么” 这句话时会先被拆成 [物理, 是, 什么] 三个独立的词也就是 Token我们将这个叫做Token序列。通过刚才的讲解我们了解了大模型里面有一个 “映射词表”每个词都对应一个唯一的数字ID这三个词会通过映射表匹配成[1500, 3210, 8890]这样的数字串。这些数字ID只是“词的代号”计算机能处理但不懂它们的意思 —— 接下来会把这些ID送入Embedding层这一步其实也很容易理解。举例“物理”这个词如果没有经过Embedding这一层那么他就是一个空洞的符号独立的和别的词汇没有关系的词如果“物理”这个词不能和其他信息相关联那么我们是不能处理任何任务的。举例一个人脑子里面只有“物理”两个字你问他“物理是什么”他能回答你的问题吗很显然是不能的。大模型也是一样的。所以这一步相当的重要他要让物理这个词不再是一个空洞的独立的符号而是要让它带上“数千个维度的特征”。举例物理是独立的但是它的特征有科学、实验、公式等等。在这物理的坐标会和力学、量子、万有引力、磁场等靠的非常的近而离苹果、跑步等靠的非常的远。 现在请大家闭上眼睛想象一张网这个网上有很多交织的点每个点上都有特征词它们是力学、量子、万有引力、磁场、苹果、跑步、小狗等等。而“物理”这个词此时在你大脑的中心位置请想象并将这些词填在这个以“物理”这个词为中心的网络中那么哪一些词离它更近哪一些词应该离它更远一些呢。同理大模型就是这样将不同远近的特征分布在“物理”这个词为中心的网络中这样大模型就可以通过远近来计算这些词和词之间的关系了。 现在这些词较之前虽然有了远近。但是它们之间还没有联系此时大模型就会通过一个叫“注意力机制”的东西分析词和词之间的关系并将相关的词联系起来。就拿“物理是什么”这句话来讲分析后就知道“物理”是主语“什么”是宾语“是”将他们联系了起来。此时模型才会将三个独立的向量融合在一起这些词再也不是孤立的个体而是通过注意力机制融合成了一个带语境的语义整体在技术上我们叫它“表征”至此模型才读懂了我们的问题“物理是什么”。 这之后模型就开始进入预测环节它在数学空间里进行复杂的运算根据当前的语境向量计算出概率最大的下一个Token是什么。比如它预测下一个词是“实验”或“相互关系”等等。模型会将计算出的概率向量重新映射回ID对应的是一个数字再通过词的映射表转回人类能懂的文字。这就是我们要的结果了。下面我通过一个交互流程与Token分解的示例进行进一步的说明******第一步您的输入****Prompt** 你输入文本“请帮我用猫造句给出两个猫的句子”大模型进行分词和Token化后 [“请” “帮” “我” “用” “猫” “造” “句” “” “给出” “两个” “猫” “的” “句子”] 所以输入的Token数量13个 **第二步模型输出****Reponse** 文本“我特别喜欢小猫” 和 “小猫真的是一种非常可爱的生物” 。分词与Token化示例 第一句[“我” “特别” “喜欢” “小猫”]→ 4个Token 连接词[“和”]→ 1个Token 第二句[“小猫” “真的” “是” “一种” “非常” “可爱” “的” “生物” “。”]→ 9个Token 输出Token数量4 1 9 14个所以本次交互的Token总消耗等于输入Token数 输出Token数 13 14 27个Tokens**。顺带补充一句缓存也会随着对话变长而增加消耗这就是为什么对话越久越贵。**在上面这个例子中您为总共27个文本单元Tokens付费。模型在内部将这27个单元如“请”、“猫”、“小猫”、“可爱”等分别转换为27个ID和27组高维向量并基于它们进行计算最终生成了您看到的两个句子。每一个您能读到的字、词、标点只要它占用了模型的一个处理单元就是一个Token。 Token在转换为数字前的样子如下 **输入端****(13个)**请 | 帮 | 我 | 用 | 猫 | 造 | 句 | | 给出 | 两个 | 猫 | 的 | 句子 **输出端****(14个)**“ | 我 | 特别 | 喜欢 | 小猫 | ” | 和 | “ | 小猫 | 真的 | 是 | 一种 | 非常 | 可爱 ... (以此类推) 对应转换为Token ID后的样子如下[ 67854, 45212, 2543, 1209, 78431, 3321, 908, 123, 5542, 1029, 78431, 882, 14520, ... ]它就是一串只有机器能看懂的编号。每个数字通常占用 2 字节16位或 4 字节32位的存储空间。 **如果你去翻看大模型的后台日志你会看到这****27 个 Token 的最终消费凭证长这样**{ usage: { prompt_tokens: 13, completion_tokens: 14, total_tokens: 27 } }Token应用场景三最后我们再来看第三种场景应用********区块链与加密货币中的Token代币****在区块链中的Token和我们上面的含义完全不同你可以把它理解为数字世界里的“凭证”或“数字物品”。用一个简单的比喻区块链是一个巨大的、公开的、不可篡改的数字账本。Token可以理解成这个账本上记录的一行唯一的信息用来代表某种东西的所有权或权益。以上我已经把Token的三种应用场景全部讲完了我相信大家已经明白了。而在AI大模型应用领域中Token就是计算成本和使用量的基本单位直接对应您消耗的输入和输出文本的总处理量。掌握了上面我讲的我想大家就知道为什么说Token已经成为一种新的基础的经济要素和战略资源了。在工业时代电力是基础我们按“度”付费在信息时代流量是基础我们按“GB”付费。在人工智能时代Token是智能的最小计量单位。无论是个人创作、企业自动化还是国家级的算力竞争本质上都在消耗和生产Token。谁拥有的Token成本更低、处理Token的效率更高谁就掌握了“智能生产力”的定价权。 Token 让“知识”不再只是书本上的文字而是变成了可以直接参与生产的“语义资产”。这种资产可以被无限复制、瞬间传输并精准调用。当我们为 27个Token付费时我们买的不仅仅是文字而是“被处理过的智能”。正如我们现在已经不再关注发电机如何转动了而只关注电费单道理是一样的。我相信未来社会的所有智力劳动都会被精准地量化为Token进行流转。它已经不是简单的技术名词了而是像石油、稀土一样的战略资源。 在物理世界能量守恒是基本定律但在数字世界Token是智能守恒的度量。**每一单位Token的背后本质上都是算力、电力和人类知识密度的总和。**AI行业迎来前所未有的爆发式增长从DeepSeek百万年薪招聘AI研究员到百度、阿里、腾讯等大厂疯狂布局AI Agent再到国家政策大力扶持数字经济和AI人才培养所有信号都在告诉我们AI的黄金十年真的来了在行业火爆之下AI人才争夺战也日趋白热化其就业前景一片蓝海我给大家准备了一份全套的《AI大模型零基础入门进阶学习资源包》包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取人才缺口巨大人力资源社会保障部有关报告显示据测算当前****我国人工智能人才缺口超过500万****供求比例达1∶10。脉脉最新数据也显示AI新发岗位量较去年初暴增29倍超1000家AI企业释放7.2万岗位……单拿今年的秋招来说各互联网大厂释放出来的招聘信息中我们就能感受到AI浪潮比如百度90%的技术岗都与AI相关就业薪资超高在旺盛的市场需求下AI岗位不仅招聘量大薪资待遇更是“一骑绝尘”。企业为抢AI核心人才薪资给的非常慷慨过去一年懂AI的人才普遍涨薪40%脉脉高聘发布的《2025年度人才迁徙报告》显示在2025年1月-10月的高薪岗位Top20排行中AI相关岗位占了绝大多数并且平均薪资月薪都超过6w在去年的秋招中小红书给算法相关岗位的薪资为50k起字节开出228万元的超高年薪据《2025年秋季校园招聘白皮书》AI算法类平均年薪达36.9万遥遥领先其他行业总结来说当前人工智能岗位需求多薪资高前景好。在职场里选对赛道就能赢在起跑线。抓住AI风口轻松实现高薪就业但现实却是仍有很多同学不知道如何抓住AI机遇会遇到很多就业难题比如❌ 技术过时只会CRUD的开发者在AI浪潮中沦为“职场裸奔者”❌ 薪资停滞初级岗位内卷到白菜价传统开发3年经验薪资涨幅不足15%❌ 转型无门想学AI却找不到系统路径83%自学党中途放弃。他们的就业难题解决问题的关键在于不仅要选对赛道更要跟对老师我给大家准备了一份全套的《AI大模型零基础入门进阶学习资源包》包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。有需要的小伙伴可以V扫描下方二维码免费领取​