AI Token 与大模型成本术语表

Tokenizer 分词器：AI 如何将文本转换为 Token

分词器（Tokenizer）是大语言模型（LLM）的核心组件，负责将人类阅读的原始文本拆分为更小的单元——Token（特征词/字词）。

全面解读 OpenAI 最新的 GPT-5.5 Pro 和 Standard 模型的 API 计费规则、o200k 分词效率、上下文限制以及如何使用缓存和网关降本。

全面解析 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 模型的 API 计费规则、Token 换算效率、上下文窗口限制以及如何利用缓存和聚合网关优化成本。

Suno API 允许开发者通过编程方式生成高质量的歌曲、人声、乐器伴奏和音效。本文解析 Suno AI 的计费标准和 Token 换算机制。

Seedance 2.0 API 是一款高分辨率、符合物理学规律的视频生成接口。本文拆解 Seedance 2.0 视频生成 API 的计费单价与省钱攻略。

提示词缓存（Prompt Caching）是一种优化技术，可将高频使用的上下文（如系统指令、长文档或历史对话）缓存在大模型服务商的内存中，从而大幅减少输入计费与首字延迟。

ElevenLabs API 提供业内最逼真的人声合成（TTS）和声音克隆功能。本文介绍其按字符计费的计费方式和价格对比。

上下文窗口（Context Window）定义了大语言模型（LLM）在单次会话请求中能够处理的最大 Token 数量，包括输入的 Prompt 以及模型生成的 Output 响应。

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