新聞與洞察

探索高效能運算、AI 基礎設施和去中心化雲解決方案的未來。

Token 專欄

從資訊品質、上下文管理、提示詞結構與模型選擇出發，說明為什麼 Token 越多不等於效果越好，並總結一般使用者高效運用 AI 的五項原則。

從輸入和輸出 Token、計費公式、長對話和文件成本講起，解釋模型價差、官方價格查詢方式，以及普通使用者如何減少無效 Token 消耗。

完整拆解文字如何被 Tokenizer 切分為 Token、映射成 Token ID、進入大模型計算，再逐 Token 生成回答，並解釋語言差異、文件限制和上下文視窗。

解釋 Token 為什麼從技術人員的底層概念變成普通使用者能感知的產品指標，並分析大模型普及、企業規模化應用、上下文限制和 AI 成本競爭之間的關係。

從文字切分、Tokenizer 和逐 Token 生成講起，解釋 Token 為什麼不等於漢字或單字、它與上下文視窗和模型費用的關係，以及 AI Token 與區塊鏈 Token 的差別。

從人工智慧、大型語言模型和參數規模講起，以汽車與引擎的比喻解釋 ChatGPT、GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 和 Copilot 的關係，協助 AI 初學者建立清楚的基礎認知。