<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>分词器 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E5%88%86%E8%AF%8D%E5%99%A8/</link><description>Recent content in 分词器 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 31 Aug 2026 08:39:51 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E5%88%86%E8%AF%8D%E5%99%A8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Token 是什么？分词器如何影响大模型的成本与中文效果</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-31-tokenizer-basics/</link><pubDate>Mon, 31 Aug 2026 08:39:51 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-31-tokenizer-basics/</guid><description>&lt;p>使用大模型 API 时，账单、上下文上限、速率限制几乎都以 &lt;strong>Token&lt;/strong> 为单位。简单说，Token 是模型处理文本的最小单元，它可能是一个完整的词、一个词的一部分、一个汉字，甚至只是一个字节片段。把文本切分成 Token 的组件叫做分词器（Tokenizer）。理解它，能帮你更准确地估算成本，也能解释模型一些“奇怪”的错误。&lt;/p></description></item></channel></rss>