在使用 OpenAI 的 API 時，一定經常會看到「Token 」這個詞，但是不是很常都不了解 token 到底是什麼、怎麼計算，以及為什麼它很重要。只要你理解 Token 的概念，不僅能幫助你更有效地利用 API，還能避免成本浪費，甚至影響最終的生成效果。而今天，我們將要來全面介紹 OpenAI 的 Token 究竟是什麼？
一、 Token 是什麼？
（一）基本介紹
簡單來說，Token 是一個大語言模型在「處理文字」時的基本單位，就像是我們小學所學到的cm、m、km等單位。它不是單純以「字」或「詞」為單位，而是根據模型的 tokenizer（標記器）把輸入的文本拆解成若干片段。這些片段可能是一整個詞、詞的一部分、也可能是一個符號、標點、甚至空白字等。
（二）為什麼大語言模型不是以「字或詞」為單位
在自然語言中，很多詞可能很長、不常見，或者組成方式複雜。若每一個常見字詞都當一個 token，用不常見的字詞又必須重新建表，這會導致詞彙表爆炸。透過分詞（subword）或類似 Byte-Pair Encoding（BPE）這樣的策略，模型能夠在「效率」與「廣泛性」之間取得平衡。
（三）快速了解文本是如何拆字成Token的
1 . 英文
像是「Hello world!」這句話，會被tokenizer拆成：
- “Hello”
" world"（注意前面空格也會算進來）- “!”
總共大約 3 個 tokens。
2. 中文
像是「你好，世界！」這句話，會被tokenizer拆成：
"你""好"，"世界"！
總共大約5個 tokens，中文常常一個字就是一個 token，但有時候像「世界」這種常見組合會被當成一個 token。
二、在使用 API 時，「 Token 」 常在哪些情境下被看到？
（一）輸入 (input) ＆ 輸出 (output)
當你發送一個 prompt 給 OpenAI 的模型，prompt 裡的每個 token 都會被計算為「輸入 token」。模型回覆（response）中的文字，每個 token 是「輸出 token」。這兩者總和會影響上下文長度限制與計費。
（二）上下文窗口（context window）
模型最多能看 or 處理的 token 長度是有限的，這個限制稱為 context window 或者 token limit。若 prompt 太長 + 回覆預期很長，就可能超出模型所能處理的 token 數。不同模型的 context window 不同。舉例，新的 GPT-5 家族支援 長上下文，能處理非常多的 token，以便於處理像是大段文章或對話歷史。
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（三）影響大語言模型運作的效能
因為 OpenAI 是按 token 使用量來計價／限制的，所以每多一個 token，就可能增加費用。prompt 若太冗長、不必要的重複，會使輸入 token 數增加。輸出 token 若期望很多（例如讓模型生成大量文字），也會造成成本上升。了解 token 怎麼算，能夠幫你設計更有效率的 prompts，與控制成本。
三、 要如何在使用 API 時知道 Token 數，以此來降低成本？
由之前的例子可以知道， Token 常常是一個詞的一部分或包含標點／空格，所以「字數」與「詞數」與「token 數」間並非一一對應，以下是一些常見的估算法則與經驗值：
（一）快速估算
- 英文：1 token ≈ 4 個字母 ≈ 0.75 個單詞。 👉 100 個英文單詞 ≈ 130~150 tokens。
- 中文：1 個中文字 ≈ 1 個 token。 👉 Emoji、符號、空格：幾乎一定會算成 1 個 token。
此方法適用於需快速抓費用、上下文限制的情境。
（二）使用 OpenAI 官方工具 — tikenizer
OpenAI 官方有提供了 Tokenizer Demo。方便使用者快速了解目前文本的 Token數。
操作方法很簡單：
- 打開網站
- 貼上你所製作的文本
- 工具即可顯示文字被拆解成哪些 Token，並且列出總數
此方法使用合於需快速試驗、沒有要寫程式的人。
（三）API 自動回報
當你使用 OpenAI 的 ChatCompletion API，回應結果裡會帶有 usage 欄位，包含：
prompt_tokens（輸入的 token 數）completion_tokens（輸出的 token 數）total_tokens（總 token 數）
JSON 範例：
"usage": {
"prompt_tokens": 12,
"completion_tokens": 24,
"total_tokens": 36
}
此方法適用於需自動計費或監控成本的情境。
四、如何在使用API 時優化Token 的使用？
（一）精簡 Prompt
- 刪掉贅詞：避免「請你幫我」這種多餘開頭，直接下指令。
- 避免重複：不要把相同的資訊複製貼上多次。
- 使用標題/項目符號：讓模型更快抓到重點，也減少句子冗長。
（二）善用上下文管理
- 摘要歷史對話：不要把整段長對話每次都塞進 prompt，改成人工或程式自動做摘要。
- 引用文件要節選：丟完整文件會爆 token，應先用檢索（如 RAG）只取相關片段。
- 系統訊息簡潔：System prompt 越長，成本越高，建議精煉成最小必要指令。
（三）選擇合適的模型與格式
- 選模型：若任務不需要 GPT-5，改用 GPT-4.1 mini 或 GPT-4.1 nano，可以省 token + 成本。
- 輸出格式精簡：若只要 JSON，避免要求模型生成過多文字解釋
（四）控制輸出長度
- 設定
max_tokens，限制模型輸出的 token 數。 - 若只要短答案，提示詞可以加上：「回答不超過 100 字」或「簡答即可」。
五、為什麼了解 Token 很重要
- 成本估算：API 用量通常是以每一千／百萬 token 計價，知道你的 prompt + 回應大致 token 數可以預測花費。
- 防止超限：如果輸入 + 回應超過模型的 context window，可能會被截斷或者導致錯誤。
- 優化 Prompt：精簡提示內容，把重要資訊放前面，減少冗詞，能有效節省 token。
- 效能與速度：處理更少 token 時模型回應會更快，也更省資源。特別是當應用部署量大時（high throughput）的情況下，token 數的差異會放大成本與延遲。
六、Token 所產生的議題 ＆ 未來趨勢
（一）長上下文能力提升
OpenAI 新模型（例如 GPT-5 系列）在 context window／token 處理最大長度上有顯著的提升。這意味著未來可處理更長文章、對話、文件等，而不必過度拆分或做預處理。
（二）Tokenizer Bias
有幾篇研究指出，tokenizer 在處理不同語言（尤其是低資源語言或形態複雜語言）時，可能帶有偏差（bias）。這些偏差會影響模型的準確性、公平性與成本。
因此未來會開始著重於 要怎麼設計出對低資源語言更公平、token 化效率更高的 tokenizer？或是讓 不同語言的文字拆 token 的「成本」（token 數與計算量）比較接近，避免某些語言被「token tax（token 稅）」壓得太重等問題來發展。
< 延伸學習> Do All Languages Cost the Same? Tokenization in the Era of Commercial Language Models
（三）Tokenization 在容錯性 (robustness) 上的問題
Typographical errors（打字錯誤）、格式變化等會對 subword tokenization 有很大影響。例如文字中有拼錯、大小寫不一致、標點或者空格差異，都可能導致截然不同的 token 拆法。這影響模型表現穩定性。
< 延伸學習 > Tokenization Falling Short: On Subword Robustness in Large Language Models
（四）「Token 減少 」不只是帶來效率提高的優點
除了用來降成本或加快推理速度，token 減少也被認為可以提升生成模型在長文本處理上的一致性 (coherence)、減少「過度思考」（overthinking）、甚至減少幻覺（hallucinations）出現的機率。
七、結論
Token 是 目前 OpenAI 模型處理文字的最小單位，不等同於字或詞，而是依照 tokenizer 規則拆分，可能是一個字、一段詞、符號或空白。而只要你掌握了 token 的計算方式，將有助於預估 API 成本、避免超過上下文長度限制，並透過精簡提示與控制輸出長度來優化使用效率。
常見問題（FAQ)
Q1：Token 和字數有什麼差別？
字數是人類閱讀時的計算方式，但模型是依 token 拆分處理。英文大約 4 個字元 ≈ 1 token，中文多半 1 個字 ≈ 1 token，因此「字數」和「token 數」不一定相等。
Q2：為什麼要計算 token？
因為 OpenAI API 的收費和上下文長度限制都以 token 為單位。知道 token 數可以幫助你控制成本，避免超過模型可處理的範圍。
Q3：如何精確計算一段文字的 token 數？
可以用 OpenAI Tokenizer Demo 線上測試，或在程式中使用 Python 的 tiktoken 套件；另外，API 回應會自動回報 usage 欄位，包含 token 數。
Q4：不同語言的 token 數會不一樣嗎？
會。中文、日文等語言常常一個字等於一個 token；英文則是常見詞一個 token，生僻詞可能被拆成多個。因此同樣長度的句子，用不同語言輸入可能產生不同的 token 數。
Q5：不同模型拆的 token 數會相同嗎？
不一定。不同模型可能使用不同的 tokenizer，同一句話在 GPT-3.5、GPT-4、GPT-4.1 甚至其他廠牌模型（Claude、Gemini）中，token 拆分方式都可能不同。差異會影響 成本估算 與 上下文長度計算，因此建議使用對應模型的 tokenizer 。
