你充了 20 块钱，用着用着就没了。你想知道钱花在哪，翻账单看到一行：本次消耗 3,842 tokens。
Token 是个啥？为什么不是按字算？
一句话：token 是 AI 眼里的「字块」
AI 不认字，它认的是自己切出来的碎片，这个碎片就叫 token。
一个 token 大约等于：中文 1 到 2 个字，英文 3 到 4 个字母，或者一个标点、一个符号。
粗略换算：中文 1000 字 ≈ 700 到 1000 个 token；英文 1000 个单词 ≈ 1300 个 token。
为什么按 token 收费，不按字
因为这是它真实的工作量。
模型每吐出一个 token，就要完整跑一遍计算；你发给它的每一段话，也要一个个 token 读进去。算力和时间，是按 token 消耗的。
所以计费自然就按 token 来：读进去的算"输入"，吐出来的算"输出"。
而且输出通常比输入贵，有时贵好几倍。因为生成比阅读费劲。
账单是怎么算出来的
大部分服务的价格长这样：每百万 token 多少钱，输入一个价、输出一个价。
举个好算的例子：输入 2 元/百万 token，输出 8 元/百万 token。
你发一段 2000 字的需求（约 1500 token），它回 1000 字（约 800 token），这一次就是：
输入 1500 × 2/1000000 ≈ 0.003 元，输出 800 × 8/1000000 ≈ 0.0064 元，合计不到一分钱。
看着便宜。但如果你让它读一整本书再总结，输入几十万 token，那就是几毛到几块；要跑几百次，就是几百块。
三个省 token 的实在习惯
第一，别一次把整个文件夹丢进去。先自己筛出相关资料，再给它。读不相关的内容，花的钱一分不少，效果还更差。
第二，要求它别啰嗦。一句"直接给结论，不要解释过程"，能省下大量输出 token——输出往往是最贵的那头。
第三，长对话及时收尾。每一轮它都要把前面的全部内容重新读一遍，聊得越长，每轮越贵。话题换了就新开对话。
token 还决定了另一件事：记性
模型的"上下文窗口"就是用 token 计量的，比如 12.8 万 token、100 万 token。
窗口越大，一次能塞给它的材料越多。这也是为什么买服务时要看这个数——不是越大越好，是够你的活就行。
一句话带走
Token 是 AI 的工作计量单位，也是它眼里的"字"。
按 token 收费不是坑你，是它真按这个干活。
想省钱：少丢无关材料、让它少废话、长对话勤收尾。
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