在大模型时代（无论是 OpenAI 的 GPT 系列，还是 Anthropic 的 Claude），很多人把注意力放在“模型有多强”，却忽略了一个更底层的问题：
模型是如何“看懂语言”的？我们又该如何“更高效地和它沟通”？
这篇文章把几个关键问题彻底讲清楚：
- 什么是 token？
- tokenizer 是如何工作的（深入原理）
- 为什么 GPT 和 Claude 的 token 不一样？
- 如何“卡 token”，写出更便宜更强的 prompt？
一、Token：AI 世界的“信息原子”
1. Token 到底是什么？
一句话定义：
Token 是模型处理文本的最小单位
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👉 最终目标：
让每一个 token 都“有价值”
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