Token 计算对于理解 LLM 成本和上下文限制至关重要，不同的模型和语言表现出不同的 token 化效率。OpenAI 提供了开源的 tokenizer `tiktoken` 来进行精确计算，而 Anthropic 和 Google Gemini 等提供商并未公开其 tokenizer，因此需要使用它们各自的计算端点。值得注意的是，较新的 Claude 模型（如 Claude 4.7 及更高版本）的 token 化效率较低，与早期版本相比，相同的输入会产生更多的 token，并且非英语语言（如印地语）也可能导致更高的 token 数量。 AI
影响 理解 token 化差异是优化 LLM 成本和管理跨不同模型和语言的上下文窗口使用的关键。
排序理由 该条目讨论了 token 化及其对 LLM 定价和上下文窗口的影响，并引用了特定的模型和工具，但并未宣布新版本或重大的行业事件。
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