### 一、**Tokens的定义与作用**
1. **Tokens是什么？**  
   Tokens是大模型处理文本的最小单位，相当于一种“计算粒度”。它并非直接对应字符或单词，而是通过模型的分词器（Tokenizer）将文本拆解后的结果。例如：  
   - 英文句子 "I love AI!" 可能被拆分为 ``，共4个Tokens；  
   - 中文句子 "人工智能很强大" 可能被拆分为 ``，共5个Tokens。  
   不同模型的分词规则不同，因此Token的长度和拆分方式并不固定。

2. **为什么按Tokens收费？**  
   大模型的运行成本与其处理的文本量高度相关。Tokens越多，模型的计算量越大，消耗的算力资源（如GPU/TPU）越多。按Tokens收费能够更精准地反映实际资源消耗，相较于传统API按次收费更公平透明。例如：  
   - 输入和输出的Tokens均需计费，总费用为两者之和（如输入1k Tokens+输出2k Tokens=3k Tokens）；  
   - 长文本与短文本的成本差异显著，按Token计费避免了固定