待验证50% 置信权衡取舍精确时间
子词方案能在词表规模可控的前提下覆盖几乎任意文本，代价是同一个词可能被切成不同的 Token 序列，可解释性略低。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/16
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证大模型处理文本以Token（词元）为最小处理单元，由分词器完成切分73% 相似待验证词袋模型将文本拆解为词的集合，忽略语序，只统计每个词出现的频率或权重73% 相似待验证不同模型使用不同的分词算法，如 OpenAI 的 tiktoken、Google 的 SentencePiece，导致同一段文字在不同模型中消耗的 token 数量可能相差 10%-30%72% 相似已验证Token是大模型计费的基本单位，本质上是文本被分割后的最小语义片段70% 相似待验证子词分词将单词切成更小的片段，常见算法有 BPE、WordPiece 和 Unigram，SentencePiece 是其中一种与语言无关的工程实现。70% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1049150MCP
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