甚麼是 Token？

簡單解釋

Token（詞元）是 AI 模型處理文字時使用的單位，不一定等於一個中文字或一個英文單字。它可以是字元、詞的一部分、完整單字、標點，空格和編碼也會影響切分；同一句話在不同模型和語言的 token 數可能不同。

輸入 token 是你提供的提示和資料，輸出 token 是模型產生的內容；兩者會影響上下文容量及部分服務的用量計算。香港政府指出，token 可用來反映數據處理量，但不同模型的計算方式未有統一標準，所以不要把 token 數當成跨平台完全可比的字數。

實際做法或 Prompt 範例

1. 先把長文件分段，刪除重複和無關內容。
2. 用目標工具的 tokenizer 或使用量資訊估算，不要用英文比例硬套中文。
3. 為輸出設定清楚長度，並預留上下文和推理空間。

可直接複製的 Prompt 範例

請把以下公開通知壓縮成不超過80個中文字，保留日期、地點、費用及「以官方公告為準」；不要新增資料。完成後列出你保留的四項資訊，方便人工核對。
通知：社區中心將於2026年10月12日在旺角舉行免費公開講座，詳情以中心官方公告為準。以下為虛構示例。

電腦：選取整段後複製；手機：長按並選取文字。範例只作學習示範，改用實際資料前先去識別化。

新手例子

先摘要公開通知，再查看工具顯示的輸入和輸出 token 使用量；不要把 token 數直接當成中文字數。

常見錯誤

• 把一個 token 固定當成一個字或一個單字。
• 以某模型的 token 估算套用到所有模型和語言。
• 只看輸出長度，忽略輸入、工具、圖片及檔案也會佔用 token。