2026 年，网上开始出现一些看起来很魔幻的新闻。
5 月，三名“00 后”创业者回到母校，给近 500 名学弟学妹捐了 20 亿 Token，让他们能够使用一款 AI 外贸工具。？
到了 9 月，杭州人才中心又宣布，将从 9 月 20 日起给 35 家大学生创业园试点发放免费的 Token 卡。现在一些互联网公司甚至会给员工分配 Token 额度。
以及大家不知道有没有在网上刷到过，如果一家公司提供 token 报销，弹幕就肯定会有：“这是什么神仙公司”
以前学校发饭卡、奖学金，单位报销差旅费,现在怎么开始发 Token、报销 Token 了？
甚至有网友评价，感觉 token 就是新一代人要领的鸡蛋。
所以，Token 到底是个什么东西？
它是怎么和钱扯上关系的？
为什么平时感知不到 token？
Token 到底是什么？
如果只记一句话，你可以先把 Token 理解成：AI 处理文字时使用的一种计量单位。
我们平时统计一段文字，会说它有多少个汉字、多少个英文单词。但是大语言模型不是固定按照一个汉字或者一个单词来计算的，它有自己的一套拆分方式。
文字交给模型以后，会先被拆成一个个小片段。这个小片段，就叫 Token。
比如我输入了一句话：
30aitool这个网站真实用
这里面有数字、英文字母和汉字。但在下面这个 Tokenizer，也就是用来展示文字怎样被切分的工具里，它最后被拆成了 7 个 Token。
看图里不同颜色的部分，就能大概看出模型是怎么切的,切完以后，每个 Token 还会对应一个数字，模型真正处理的就是这些数字。
一个 Token 不固定等于一个汉字，也不固定等于一个英文单词,有时一个词会被拆成几段，有时几个字符又会被放在同一个 Token 里,换一种语言、换一个模型或者换一种编码方式，最后算出来的数量也可能不一样。
想要更具体到了解token 是如何进行切分，我推荐看下面这个通俗解释老师的视频。
不是我偷懒自己不讲，而是我感觉我不可能写的比通俗易懂老师写的好，为了让大家更好理解就直接引用了。
这个视频是在网上能找到把 Token 讲得最通俗易懂的，那灵魂的配图也很容易让人理解，视频就 5 分钟，大家先去看完再回来继续往下看。
不过，大家只需记得：Token 不是按照我们熟悉的“几个字、几个单词”来处理文字，同一段内容在不同模型、编码和语言下，结果都可能变化即可。
顺便补充一句，2026 年 3 月，咱们国家决定优先推荐把 AI 领域的 Token 中文名叫作“词元”，词元就是咱们国家 token 的官方翻译，但是吧，其实用词元来表述的还是比较少，大家一般都还是叫 token。
Token 怎么变成 AI 的使用量和费用？
现在再回头看开通提到各种关于 token 相关内容，是不是可以理解了
他们送其实就是一笔可以让 AI 继续处理和生成内容的使用额度，因为模型每读取一段内容、生成一段回答，都会产生 Token 用量。
很多模型还会通过 API 提供给其他软件调用。API 这个概念我们后面会专门讲，现在可以先把它理解成：你不是打开 DeepSeek、豆包或者 ChatGPT 的官方聊天页面，而是在另一个软件里直接调用它背后的模型，这时候，厂商就可以按照实际产生的 Token 来计算费用。
这里先认识两个最常见的名字：
输入 Token：也就是你交给模型读取的内容，比如问题、聊天记录、文章和这一轮需要参考的资料。
输出 Token：模型生成出来的内容，也就是它最后写了多少。
截至 2026 年 9 月 5 日，DeepSeek 的 API 价格表就是分别列出输入和输出 Token 的价格，再按照实际用量计算费用。缓存、思考 Token 和高峰低谷价属于更细的计费问题，这一篇先不展开。
我把余华的《许三观卖血记》整本丢给 DeepSeek 进行处理，让它扫描小说内容，估算长度，再做一个简单概括。
这一次调用里，后台显示了大约 79.8K 输入 Token 和 2.5K 输出 Token，最后的总费用大约是 0.13 元。这里的 K 就是千，79.8K 大约是 7.98 万。页面里还出现了“缓存命中”和“思考”等更细的用量，这篇先不用管。
你不需要记住这些数字，也不要拿它推算“以后读一本书固定就是一毛钱”。模型、任务、缓存和价格一换，结果都会变化。
这张图真正需要看的只有一件事：当 AI 开始读取一整本书并生成结果，后台不会写“读取了十五万字”，而是把这次实际处理的内容换成 Token，再分别记录输入、输出和费用。
一次任务看起来可能很便宜，但如果变成很多 AI 同时、反复工作，数字就会迅速放大。
为什么平时感觉不到？
可能有人会问：我天天用 DeepSeek、豆包和 Kimi，也没见它告诉我用了多少 Token，更没有让我按 Token 付钱啊？
这是因为，我们平时使用的是厂商已经做好的 AI 产品，厂商把模型、界面和收费方式都包装好了，没有直接把这笔账摆到普通用户面前。
这背后其实也是一种很常见的市场策略。
现在各家 AI 产品都希望先让更多人用起来，如果一打开软件，问第一句话就要先充值，再按照 Token 一笔一笔扣钱，大多数普通用户可能直接就走了。
所以我们现在看到的，更多是免费使用、赠送免费额度，或者按月开会员。不同产品的方式不一样，还有些工具会把模型用量换算成自己的积分、点数或者次数。
你看到的可能是“今天还能使用几次”“这个月还剩多少积分”，至于背后调用了什么模型、消耗了多少 Token、成本怎么算，通常已经被产品包在里面了。
所以，如果你只是正常使用 DeepSeek、豆包、Kimi 这些客户端，或者其他已经做好的 AI 工具，确实感知不到 token 的存在
不是它没有消耗 Token，而是这笔账暂时不需要你自己算。
但如果以后开始使用桌面 Agent，自己搭建一个 Agent，或者把不同的模型接进自己的工具里，情况就不一样了。
这时候你会接触到 API，API 可以先简单理解为：让自己的软件或者 Agent，直接去调用某个 AI 模型。
Agent 每读取一次文件、搜索一次资料、调用一次工具、检查一次结果，都可能再次调用模型，也就会不断产生输入和输出 Token，这些 Token 最后就会直接变成你的使用量和费用。
放心这也不难，后面讲到 Agent 和 API 的时候，我们会一步一步说明怎么接入模型、怎么看用量，以及怎么控制成本。
我自己的判断是，随着 Agent 越来越普及，Token 以后大多数人都会接触到，可能不是今天，也不一定需要你手动计算，但你迟早会在额度、积分、API 账单或者 Agent 后台里看到它。
所以这一章不用继续往下讲了，先知道 Token 是 AI 处理文字时使用的计量单位，也会被拿来统计使用量和费用，就够够了
如果想更加了解toekn ，我还推荐看下面的这两个视频。
Token 解决的是：模型按照什么单位来处理文字。
那么，一个模型一次最多能处理多少 Token？为什么聊天太长以后，它又会像忘了前面说过的话？
这就会继续带出下一个概念：Context，也就是上下文。