一百万 Tokens 到底能装多少字？

一百万 Tokens 听起来很多，但它究竟能代表多少文字呢？简单来说，大概相当于 75 万个英文单词，或者 55 万到 100 万个汉字。当然，这个数字会受到语言、模型的分词规则，以及文本本身复杂度的影响。想象一下，它可以处理大约 2500 页的文档，或者 7.5 万行代码！所以，无论是代码分析、学术研究，还是处理法律文书，它都能派上大用场。

Token 换算小技巧

Token 和字数之间的转换不是固定的，就像不同压缩软件对同一文件有不同的压缩率一样。主要影响因素包括：

• 语言差异： 英文单词平均长度比汉字短，所以同样数量的 Token，英文能表示更多内容。
• 文本复杂度： 复杂的句子结构和生僻词会占用更多 Token。
• 模型分词规则： 不同的 AI 模型有不同的分词方式，这也会影响 Token 的数量。

实测数据参考

为了更直观地了解一百万 Tokens 的容量，我们参考了一些测试数据：

• 英文场景： 基于 OpenAI 的数据，100 万 Tokens 大约等于 75 万个单词，这相当于《指环王》三部曲的总字数！
• 中文场景：
  • 通义千问/文心模型：1 个汉字 = 1 个 Token，所以 100 万 Tokens = 100 万字。
  • GPT 系列模型：1 个汉字 ≈ 1.5 个 Token，所以 100 万 Tokens ≈ 66.6 万字。
  • 腾讯混元模型：1 个汉字 ≈ 1.8 个 Token，所以 100 万 Tokens ≈ 55.5 万字。
  • 综合来看，100 万 Tokens 大约等于 55 万到 100 万个汉字，这相当于《战争与和平》全书的长度！

实际应用场景

现在，一些先进的模型已经支持百万级别的 Token 上下文窗口，这意味着它们可以：

• 一次性分析 7.5 万行代码库，理解不同文件之间的依赖关系。
• 读取数百篇学术论文，并整合相关的术语。
• 处理 2500 页的法律文档。

不过，需要注意的是，实际效果和模型的架构密切相关。有实验表明，当输入超过 7.3 万 Tokens 时，GPT-4 Turbo 对文档中部信息的提取准确率会明显下降。

如何精准计算 Tokens？

想要更准确地计算 Token 数量，可以试试这几种方法：

• 官方工具： 使用 Anthropic Tokenizer 或 OpenAI 的 tiktoken 库进行实时计算。
• API 返回数据： 调用模型后，查看 usage 字段中的 prompt_tokens/completion_tokens。
• 离线估算： 中文可以按 "字符数 × 0.6" 进行初步估算（例如，1 万字 ≈ 6000 Tokens）。

此外，精简冗余的标点符号，使用常见的词汇，也可以降低 Token 的消耗。

技术演进与成本

虽然更大的 Token 窗口可以处理更复杂的任务，但成本也会随之上升。例如，使用 Claude Sonnet 4 处理百万 Token 的输入需要 6 美元，输出需要 22.5 美元，这比标准费率提高了 50% 到 100%。

目前，Google Gemini 2.5 Pro 支持 200 万 Tokens，Meta Llama 4 Scout 甚至达到了 1000 万 Tokens！行业趋势正在从单纯扩大窗口转向构建 "有效上下文"（Effective Context Window），也就是提升模型对长文本关键信息的提取效率。

总而言之，一百万 Tokens 大约能承载 75 万个英文单词，或者 55 万到 100 万个汉字，相当于一本长篇小说的体量。理解 Token 的换算逻辑，有助于我们更好地分配资源，控制成本，并在代码分析、学术研究、法律文书等领域更高效地利用 AI。