Token 是 AI 模型处理文字时使用的基本单位，可以理解成被切开的字、词或符号片段。
一句话理解
Token 决定了模型一次能读多少、写多少，也常影响使用成本。
Token 是模型读取和生成内容时计算长度的单位。它不完全等于中文字数或英文单词数，而是模型内部切分文本后的片段。
当你贴太多资料，模型可能无法一次处理完，因为超过了上下文窗口。
很多 API 或高级工具会按输入和输出 token 计费。
资料越长，模型通常需要更多时间处理。
普通用户不需要精确计算 token。你只需要知道：长文件、长聊天记录、多轮对话和大量输出都会占用 token。
处理长资料时，先让 AI 分段总结，再把摘要合并分析。这样通常比一次塞入所有内容更稳定。
Token 和 context window 是一起看的：token 是单位，context window 是一次能装多少单位。
Context window 是 AI 模型一次对话中能读取和参考的信息范围。
一句话理解
Context window 就像 AI 的工作台，工作台越大，一次能放的资料越多。
大型语言模型是根据大量文本训练出来的 AI 模型，能理解和生成自然语言。
一句话理解
LLM 像一个强大的语言推理与生成引擎，擅长处理文字、结构和语义。
Prompt 是你给 AI 的任务说明，包含目标、背景、资料、限制和输出格式。
一句话理解
Prompt 的本质不是咒语，而是把你的需求讲清楚，让 AI 更容易帮上忙。
AI 是让机器执行原本需要人类智能参与的任务，例如理解语言、识别图像、生成内容和辅助决策。
一句话理解
AI 不是一个单一工具，而是一类帮助人处理信息、表达和决策的技术。