令牌计费
令牌计费是当前主流大模型API的计费方式，将文本拆分为令牌（Token）并按消耗量收费。用户只需为实际使用的计算资源付费，从而灵活控制成本。
一句话解释
令牌计费是指大模型服务商根据用户输入和输出的文本被拆分成多少个令牌（Token）来收取费用的模式。
为什么会被关注
随着大模型API普及，企业需要精准控制AI调用成本。令牌计费按实际使用量收费，比固定套餐更灵活。
用户担心输入长文本或复杂对话时成本不可控，因此理解令牌计费规则成为高效使用AI服务的关键技能。
核心逻辑
服务商将自然语言文本切分为单词、子词或字符等最小语义单元——令牌。不同语言、模型的切分规则略有差异。
每次API调用消耗的令牌总数 = 输入令牌数 + 输出令牌数。计费通常按每1000个令牌为阶梯，单价因模型不同而异。
特殊字符、空格、标点也计入令牌。提示词中的固定模板也会消耗令牌，影响实际成本。
常见场景
调用大模型API进行文本生成、翻译、摘要时，开发者需预估输入输出长度，选择合适模型控制费用。
使用聊天机器人或智能客服时，多轮对话累积大量历史令牌，用户需定期清理上下文或设置最大令牌数。
微调模型或批处理任务中，令牌计费直接决定项目预算，常需要先进行令牌数估算。
容易混淆的点
令牌不等同于单个单词：英文中一个单词通常为一个令牌，但中文一个字可能对应多个令牌，且复合词可能被切分。
上下文窗口与令牌计费不同：窗口是模型能处理的最大令牌数，而计费是按实际消耗量收费，与窗口大小无关。
免费试用阶段的额度通常也基于令牌，但可能有速率限制，并非无限量使用。
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相关热词上下文窗口是大型语言模型（LLM）在单次处理时能够“看到”和参考的文本信息总量。它就像模型的“工作记忆区”，决定了AI能记住多长的对话历史、理解多复杂的文档，是影响模型实际应用效果的核心参数。
大模型是指通过在海量数据上训练、拥有庞大参数规模的深度学习模型，其核心能力在于理解和生成人类语言及各类内容，是当前生成式AI（如ChatGPT）的技术基石。