什么是 AI 中的"Token"？

想象一下，你正在教一个从未接触过文字的外星人学习人类语言。你会怎么做？你可能会先从最小的积木开始——一个字母、一个笔画，然后再慢慢组合成词语和句子。

AI 理解语言的方式，和这非常相似。

Token：AI 的"文字积木"

**Token（标记/词元）**是人工智能处理语言时的最小单位。你可以把它想象成 AI 世界的乐高积木——它们是组成语言的最基本的碎片，AI 就通过这些碎片来"阅读"和"生成"文字。

这里有一个关键点需要理解：Token 不等于单词。

一个 Token 可以是：

• 一整个单词（如 "AI"、"正在"）
• 一个单词的一部分（如 "encod" + "ing"）
• 一个标点符号（如 "。"、"!"）
• 一个空格
• 甚至是单个字符

举几个例子

来看看不同句子是如何被"分解"的：

中文示例：

"我爱学习人工智能"

可能被分解为：["我", "爱", "学习", "人工", "智能"]

英文示例：

"AI is transforming our world"

可能被分解为：["AI", " is", "transform", "ing", " our", " world"]

你注意到了吗？"transforming" 被拆分成了三部分。这正是 Token 的有趣之处——AI 会把常见的词保持完整，而把较长或复杂的词拆分成更小的片段。

为什么 Token 如此重要？

如果你使用过 ChatGPT 这类 AI 工具，你可能会注意到：

1. 它有"记忆"限制——AI 一次只能处理大约 4000 到 100000 个 Token（具体取决于模型）。这就像是 AI 的"短期记忆"，超过这个范围，它就会"忘记"之前的内容。

2. 它决定响应长度——如果你的输入占据了大部分 Token 空间，AI 能给出的回答就会变短。

一个实用的经验法则

OpenAI 提供一个有用的参考：大约 4 个字符等于 1 个 Token，或者更粗略地说，每 75 个英文单词大约等于 100 个 Token。

这个规则对中文不太适用，因为中文每个字通常就代表一个 Token。

---

Coding Plan vs Token Plan：从包月不限量到按量计费

如果你使用过国内各大云厂商的 AI 服务，你可能会发现：以前叫 "Coding Plan"，现在都改叫 "Token Plan" 了。

这不只是名字变了，背后是一整套商业模式的转变。

什么是 Coding Plan？

Coding Plan（编码套餐） 是 2025-2026 年初各大云厂商推出的低价订阅制服务。

以腾讯云为例，曾经的 Coding Plan Lite 套餐每月仅需 40 元，就可以无限次调用 AI 编码服务——没有次数限制，没有额度上限，只要在套餐有效期内，想用多少用多少。

这种模式有几个特点：

• 固定费用：每月交固定的钱，不管实际用了多少
• 不限量调用：在时间窗口内，想调用多少次就调用多少次
• 简单粗暴：不用关心每次消耗多少 Token

那时候用 AI 编代码的感觉，就像去自助餐厅——交一顿饭钱，海鲜、牛排、甜点随便吃。

Coding Plan 的优点

1. 用户心理踏实——一次性付费，不用担心月底收到天价账单
2. 使用无负担——想用就用不用盯着用量
3. 培养用户习惯——低门槛让更多开发者愿意尝试 AI 编程

Coding Plan 的缺点

但这种模式有一个致命问题：它没有考虑实际 Token 消耗。

一个简单的问题可能只需要几百个 Token，但一个 AI 编程 Agent 执行一次完整的代码审查任务，可能消耗几十万甚至上百万个 Token——差了 1000 倍。

这就导致了一个荒谬的现象：

• 轻度用户：每个月只问几个问题，占了便宜
• 重度用户（尤其是 Agent 用户）：一次任务消耗的 Token 量，可能是简单问答的 100 倍

云厂商发现：卖得越多，亏得越多。

为什么要转向 Token Plan？

2026 年初，三个因素叠加，迫使云厂商不得不改变计费模式：

1. AI Agent 的 Token 消耗远超预期

以当时火热的 OpenClaw 为例，一个 Agent 任务消耗的 Token，可能是简单问答的 10 倍甚至 100 倍。当用户大量使用 Agent 时，Coding Plan 的固定费用根本无法覆盖成本。

2. 算力供需严重失衡

• 2026 年国内日均 Token 调用量已突破 140 万亿，比 2025 年底增长 40%
• 但 GPU 供给跟不上：英伟达对华断供、台积电高端芯片产能有限、国产服务器涨价
• 结果：算力成本上涨，云厂商扛不住

3. 商业化压力

云厂商烧钱换用户的时代过去了，需要回血盈利。低价 Coding Plan 卖得越多亏越多，必须转向更精细化的计费模式。

于是，从 2026 年 3 月开始，各家云厂商纷纷下架 Coding Plan，转向 Token Plan：

Token Plan 带来了什么变化？

转向 Token Plan 后，格局完全变了：

价格门槛提高——以前 40 元包月随便用，现在最低 198 元起，还按量计费

按量消耗更敏感——每次调用消耗多少 Token 明码标价，用户能清楚地看到成本

重度用户反而更划算——如果用得多，按量计费可能比固定月费更便宜（取决于任务类型）

简而言之：Coding Plan 是"包月不限量"，Token Plan 是"按量计费"。前者适合稳定的常规使用，后者更适合波动大的复杂任务。

这也是为什么现在各大云厂商都在下架 Coding Plan——不是不想留住用户，而是算力太贵，实在扛不住了。

AI Token 的价格是多少？

AI 服务商主要通过两种方式对 Token 使用收费：按量计费（按实际 Token 付费）和订阅制（月费包含一定配额）。

按量计费价格透明：每 1,000 Token 收费固定价格。例如 DeepSeek V4 提供目前最低的 API 价格，而 OpenAI GPT-5 和 Anthropic Claude 4.6 定价更高但模型质量也更高。

订阅方案提供月费包含的 Token 或 Credits 配额。MiniMax、小米 MiMo（米默）和智谱 GLM 提供从 10 美元到 160 美元/月的多层次订阅方案，适合用量稳定的团队。

当前 API Token 价格最低的是 DeepSeek V4，而 Cursor 提供每月 20 美元的最先进 AI 编程体验。使用 TokenPlanHub 对比所有服务商的定价。

关于 Token 的常见问题

一次典型的对话消耗多少 Token？一条简短聊天消息约 50-100 Token。一次代码审查约 2,000-5,000 Token。处理 100 页文档约 30,000-50,000 Token。

如何减少 Token 用量？保持提示简洁、可能时使用更短的上下文窗口、将相似请求批量处理。部分服务商为重复提示提供缓存。

更大的上下文窗口总是更贵吗？不一定。有些服务商将上下文窗口大小包含在订阅档位中，有些则不论上下文长度，每 Token 价格相同。在 TokenPlanHub 上对比方案以找到最佳价值。