Token

Token 是模型处理文本、图片等输入输出时使用的片段单位。你输入一句话后，系统通常不会把它当成一个完整的“字”或“词”，而会按自己的 tokenizer 切成若干片段，再用这些片段计算上下文占用和 API 用量。

• 中文、英文、代码标识和标点可能有不同的切分方式，所以 token 数不等于字数。
• 输入和输出都会消耗 token；token 越多，越接近上下文容量，也可能带来更高费用。
• 不同模型的 tokenizer 和价格可能不同，页面上的切分与费用只能按当前模型规则估算。

“这句话有多少字”不能直接回答“会用多少 token”。模型使用的 tokenizer 可能把一个英文标识拆成几段，也可能把常见片段合并；中文、空格、标点和代码的结果也可能不同。

• Token 是模型内部处理和计量的片段，不是人类阅读时的字、词或句子。
• 上下文窗口表示最多能放多少 token，Token 本身是被放进去并计量的单位。

因此，比较费用或容量时要看具体模型和 tokenizer 的估算结果，不要用固定的“几个字等于一个 token”当成通用规则。

拆开一次输入计量，可以看到原始输入、token 片段、上下文占用和费用提示四个部分。它们把“我输入了一句话”连接到模型实际接收了多少可计量内容。

• INPUT 是用户看到的完整文字或其他输入内容。
• TOKEN SEGMENTS 是 tokenizer 切出的片段，边界由模型规则决定。
• CONTEXT USED 汇总输入和已有上下文消耗了多少容量。
• INPUT COST ESTIMATE 根据模型价格和 token 数给出费用提示，必须标明估算条件。

请做一个 Token 教学示例：输入‘请把 checkoutButton 放大，避免误触。’，先显示原始内容，再用清楚的片段展示 tokenizer 可能如何切分中英文和标点，累计 token 数，显示它占上下文窗口的比例，并提示输入费用按 token 估算而不是按字数计算。请标明这是示例估算，支持键盘操作、暗色主题和 390px、320px 下不横向滚动。