Token（词元） 核心概念

它是什么

Token（词元）是模型计费与处理的基本单位，通常是子词片段而非整词：一个英文单词约 1.3 个 token，中文、代码、符号的密度各不相同——想验证就用 OpenAI 官方的 tokenizer 工具把一段文本粘进去数一数。

为什么它决定成本

usage 字段里的 prompt_tokens / completion_tokens / total_tokens 是成本核算的唯一依据：每一次请求，整个 messages 数组都会被完整计费，所以历史越长每次调用越贵、随轮数线性增长；输出普遍比输入贵（常见 3~5 倍），让模型输出短一点是真金白银的省钱。max_tokens 限制输出长度，撞上会被截断（finish_reason: 'length'）。第 20 章会做完整的成本核算（token-cost 词条）。

易混点

token ≠ 字符，也不等于单词：不要用字符数估费用；同一句话在不同分词器（各家厂商、不同模型版本）下 token 数可能不同，估算只能近似。