一个汉字对应多少个token

一个汉字对应的 Token 数量并不是固定的，它高度依赖于你使用的模型及其对应的分词器（Tokenizer）。

这里是针对主流模型的估算数据：

1. 简要结论（估算用）

• GPT-3.5 / GPT-4： 1 个汉字 $\approx$ 1.3 ~ 2 个 Token（通常建议按 2 来估算成本以防万一）。
• GPT-4o： 1 个汉字 $\approx$ 0.6 ~ 1 个 Token（分词效率大幅提升）。
• 国产模型（如通义千问、ChatGLM）： 1 个汉字 $\approx$ 0.5 ~ 0.8 个 Token（因为词表针对中文优化，常见词如“经济”可能只占1个Token）。
• Llama 2 / Llama 3（英文原生模型）： 1 个汉字 $\approx$ 2 ~ 3 个 Token（对中文支持较弱，经常把一个字拆成多个字节编码）。

2. 详细对比与例子

为了让你更直观地理解，我们可以对比一下不同模型对中文的处理方式。

情况 A：OpenAI 系列 (GPT-3.5, GPT-4 Classic)

使用的分词器是 cl100k_base。虽然比早期模型进步了，但大多数常用汉字还是一个字对应一个 Token，生僻字对应多个。

• 文本： 你好世界 (4个字)
• 分词结果： [你, 好, 世, 界]
• 消耗： 4 个 Token (平均 1字=1Token，但加上标点和复杂文本，平均约 1.5)。

情况 B：OpenAI GPT-4o

GPT-4o 采用了新的分词器，大大压缩了非英语语言的 Token 数量。

• 文本： 你好世界
• 消耗： 可能会被合并为更少的 Token（具体取决于词表更新，通常比 GPT-4 节省 1.4倍左右的 Token）。

情况 C：国产模型 (Qwen, Yi, DeepSeek 等)

这些模型的词表中包含大量中文词组。

• 文本： 人工智能 (4个字)
• 分词结果： [人工智能] (可能直接作为一个 Token) 或者 [人工, 智能] (2个 Token)
• 消耗： 1~2 个 Token (平均 1字 < 1Token)。

情况 D：英文为主的开源模型 (早期 Llama 等)

它们主要针对英文优化，汉字往往被当做 Unicode 字节流拆碎。

• 文本： 你好 (2个字)
• 分词结果： 可能会被拆成 4 到 6 个碎片段。
• 消耗： 4~6 个 Token (非常昂贵且占用上下文)。

3. 如何精确计算？

如果你需要精确计算（例如为了省钱或卡上下文长度），不要靠猜，可以使用官方提供的 Token 计算工具：

1. OpenAI 官方计算器（Tiktoken）：
   你可以在 OpenAI 的官方页面或使用 Python 库 tiktoken 来计算。
   • Python 代码示例：

     import tiktoken  encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # GPT-4/3.5  len(encoding.encode("你好世界"))  
     

总结

如果你在做 API 成本预算：

• 粗略估算： 把汉字字数乘以 1.5 到 2。
• 如果包含大量英文： 英文单词数 $\times$ 1.3 + 汉字数 $\times$ 1.6。