待验证50% 置信观点精确时间
在 llm-echo 0.5 之前，echo 模型的 token 计数可能只简单基于输入输出文本长度，无法反映复杂的 token 消耗结构。
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/10/19
首次发现
有效期至：2027/1/17
来源
涉及实体
相关事实
待验证使用 `-o thinking 1` 选项时，echo 模型会模拟输出推理文本，并在 token 统计中体现为 2 个输入 token 和 24 个输出 token。75% 相似待验证Token是模型处理文本的最小计量单位，OpenAI使用BPE算法将高频字符组合编码为单一Token，约75个英文单词≈100个Token64% 相似待验证现代 LLM 通常使用字节对编码（BPE）或类似算法进行分词，英文中平均约 4 个字符对应 1 个 Token63% 相似待验证Token 是 LLM 处理文本的基本单位，可以是完整单词、词的一部分、标点或空格。62% 相似待验证LLM难以直接解析Figma文件的二进制结构和零散的Design Tokens62% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1064575API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1064575MCP
get_claim(id=1064575)