在AI应用或插件开发中，当我们调用DeepSeek或ChatGPT等API接口时，经常会遇到「token」这个参数。那么，在自然语言处理领域，「token」究竟是什么意思？代表什么含义？如何用中文准确表达这一概念？本文将为您详细解析这一专业术语。
语言模型中的「Token」是什么意思？
在DeepSeek等语言模型的API中，参数「token」通常指的是模型处理文本时的基本单位，是模型在处理文本时使用的最小单位。
理解token的概念，对于控制API的输入输出长度、计算成本等非常重要，因为模型的计费和处理能力通常与token的数量相关。
在自然语言处理中，token可以是一个单词、一个字符，或者是一个子词（subword），具体取决于模型的分词方式。
例如，英文中的「deepseek」，可能被分成「deep」和「seek」两个token，而中文的「语言模型」可能被分成「语言」和「模型」两个token。
怎么用中文准确翻译「token」这一概念？
在中文中，「token」可以翻译为「词元」、「标记」或「令牌」。
1. 术语对照分析
| 英文术语 | 常见中文译法 | 适用场景 | 潜在歧义 |
|---|---|---|---|
| Token | 词元 | NLP技术场景（分词/编码） | 无 |
| Token | 令牌 | 计算机安全领域 | 与身份验证令牌混淆 |
| Token | 标记 | 通用场景 | 易与标注(label)混淆 |
2. 推荐翻译选择
- 首选「词元」（90%场景适用）：
- 准确反映NLP中「语言基本单元」的核心含义
- 与「Tokenization→词元化」形成术语体系
- 主流框架支持（如HuggingFace中文文档）
- 慎用「令牌」（特殊场景）：
- 仅在与「访问令牌」并存的混合场景使用
- 需添加注释说明（例：注：本文中令牌指NLP词元）
- 可用「标记」（折中方案）：
- 适合非技术文档的通俗解释
- 需配合上下文明确含义
3. 实际应用案例
- 技术文档：
## 词元化处理 本模型使用Byte-Pair Encoding(BPE)算法，将输入文本分割为词元(token)序列。 - API参数说明：
# 设置最大输出词元数（max_new_tokens） response = model.generate(max_new_tokens=500) - 学术论文： 实验表明，中文词元平均长度比英语词元多1.2个字符（基于GPT-4的分词器统计）
4. 术语演变背景
- 词源：token原意为「符号/记号」，在编译原理中最初译为「记号」
- NLP发展：2017年Transformer论文后，「词元」逐渐成为主流译法
- 行业规范：中国人工智能学会《自然语言处理术语》（2022版）推荐使用「词元」
5. 多语言框架中的术语对照
| 框架/平台 | 中文界面显示 | API参数名 |
|---|---|---|
| Hugging Face | 词元 | num_tokens |
| 百度文心 | 令牌 | max_token_len |
| 阿里通义 | 标记 | token_count |
🥭 建议：在同一个项目/文档中保持译法统一，若需兼容多平台，可采用「词元(token)」的括号注解形式。
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