Tokens是人工智能模型处理文本的基础单元，它将人类可读的文本转换为AI可理解的格式。通过Tokenization过程，文本被分解为Tokens，一个Token通常代表一个单词的四分之三左右。在实际应用中，Tokens不仅影响AI模型的计费方式（输入和输出都计入token使用量），还决定了模型的上下文窗口大小。例如，GPT-3的token上限为4K，而Claude 2和Meta Llama 2支持高达10万个token，这直接影响模型处理信息的能力。理解Tokens对于优化提示设计、控制成本和选择合适的AI模型至关重要。
