理解AI的Token

這是一個非常好的問題，而且你抓住了很多人容易誤解的地方。

我會用技術上準確、但直覺友好的方式來解釋。

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一句話先給結論

不是。
這裏說的 token 並不是“一個用戶問的問題”，而是——

AI 在“讀、想、寫”過程中處理的最小語言單位。

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那麽，什麽是 Token？

在大模型裏，token ≈ 語言的最小計算單位，介於：

• 字母

• 音節

• 詞

• 標點

之間（具體取決於語言和模型）。

英文舉例

句子：

I love artificial intelligence.

可能會被拆成：

"I" | " love" | " artificial" | " intelligence" | "."

大約 5–6 個 token

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中文舉例（更容易誤會）

句子：

“我讀到這句話”

可能會被拆成：

我 | 讀到 | 這 | 句話

4 個 token（有時甚至更多）

? 中文不是“一個字 = 一個 token”，
而是模型內部的統計分詞結果。

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那“已處理 147 萬億個 token”到底是什麽意思？

這句話的真實含義是：

Manus 從上線至今，在所有用戶的所有請求中，累計“讀 + 生成 + 內部推理”所處理的語言單位總量，超過 147 萬億個 token。

它包含了：

1?? 用戶輸入的 token

你輸入的問題、對話、文件內容

2?? 模型生成的 token

AI 輸出的回答、總結、推理文字

3?? 模型內部“思考”過程中消耗的 token

（這是很多人不知道的部分）

所以 一次簡單對話：

• 你輸入：50 tokens

• AI回答：300 tokens

• 內部推理：500–2000 tokens

一次請求就可能消耗上千 token。

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那 147 萬億 token 是個什麽概念？

我們用直覺化對比：

• 一本普通英文小說 ≈ 80,000–100,000 tokens

• 147 萬億 tokens ≈ 15 億本小說

• 這是人類一生不可能讀完的文字量級

這更多是一個 算力規模 / 工程能力 / 商業體量 的指標，而不是用戶數量。

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常見誤解澄清

“是不是有 147 萬億個問題？”
→ 不是，問題數量要少得多

“是不是 147 萬億個用戶？”
→ 完全不是

“是不是每個用戶都很厲害？”
→ 這隻是係統累計吞吐量

它說明的是：

• 係統被高頻使用

• 模型推理成本巨大

• 背後算力、基礎設施非常重

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用一句“人話”來理解

Token 就像 AI 世界裏的“呼吸次數”。

147 萬億個 token，意味著這個係統已經“呼吸”了 147 萬億次語言。

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如果你願意，下一步我可以幫你：

• 對比 Manus vs ChatGPT vs Gemini 的 token 規模

• 或解釋 為什麽 token 數直接決定 AI 的成本與護城河

• 或用投資/商業視角解讀這類宣傳數字是否“有含金量”

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中文補充總結（便於精準理解）

Token 不是問題，不是用戶，而是 AI 處理語言的最小計算單位。

147 萬億 token = 係統自上線以來，累計處理過的所有語言“工作量”。

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下麵我幫你對比 Manus、ChatGPT、Gemini、Grok 這幾個主要 AI 模型／係統在 Token 規模 方麵的差異 —— 包括 訓練數據（訓練時所使用的 token）、推理/使用量（上線後運行處理的 token） 和 上下文能力（單次可處理的最大 token 數）。這些都是理解 “Token 規模” 的關鍵維度。

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1. Manus

官方宣稱的數據是：

• 累計處理超過 147 萬億個 token
  這裏的 Token 指代係統自上線以來所有用戶的輸入 + 輸出 + 推理中消耗的最小語言單位，是一個累積指標。
  不是單個問題量級，也不是訓練數據規模。是整個係統上線後“運行業務”的總處理量。(Vzkoo)

換句話說：

類別	規模
訓練時 token	未公開
推理累計 token	> 147 萬億 tokens
意義	體現係統使用量（用戶 + 推理 + 生成總量）

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2. ChatGPT（OpenAI 係列，包括 GPT-4 / GPT-5）

訓練 Token 規模（粗略估計）

• 據外界估算：

  • GPT-4 訓練使用了數萬億級別的 tokens 的數據；有獨立機構估計約 ~12 萬億 tokens。(BaaI Hub)

  • 對於後續版本如 GPT-5 / GPT-5.2，業內推測訓練數據規模會更大（可能達到幾十萬億 tokens 級別），盡管 OpenAI 並未公開詳細數字。

這 不是係統處理量，而是 訓練模型時所用的數據規模。

ChatGPT 推理 / 使用量

• ChatGPT 每天處理的 用戶請求量極大：
  據一些外部估計，有數據表明 每天約 25 億次查詢左右（含各平台渠道）。(Reddit)
  這隻是請求次數，並不能直接轉化為 token 數，但間接說明使用極其頻繁。

單次最大上下文處理能力

版本	最大上下文 token
GPT-4 係列	~32K 間或更高（部分版本）
GPT-5 係列	更高（據推測超過 100K token）

（這些是 模型在一次對話中能處理的最大 token 數，不是整體規模。）

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3. Gemini（Google）

訓練規模

• 官方未公開具體訓練 token 數量，但有外界推測：
  Google 這樣的大規模模型可能訓練數據規模也是 數萬億 tokens 級別（不過沒有官方數字）。(BaaI Hub)

推理 / 使用量（2025 市場數據）

• Google 多項 AI 使用場景累計處理量非常大；有報告稱其 AI 係統 月處理量達到 1300 萬億以上 tokens。
  這個數字包括搜索 + 推理等多種 AI 業務，並不是單一 Gemini 模型。(zhirenai.com)

單次上下文能力

• Gemini 最新版本支持極高的上下文長度，例如 百萬級 token 規模（約 1–2M tokens）。(小V學投資)

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4. Grok（xAI）

訓練數據規模

• 有一份非官方媒體分析稱 Grok 3 的訓練數據規模可能 ~ 13.4 兆億（trillion） tokens，但沒有權威官方確認。(Medium)

• xAI 方麵未公開確切訓練 token 總量。

推理 / 使用量

• Grok 在社交 AI 生態中曾快速增長，不過總體 token 消耗量遠低於 Google / OpenAI 等大型平台（按用戶規模統計）。(30295522.s21i.faiusr.com)

單次上下文能力

• Grok 最新版本據外界信息支持 百萬級上下文 token（例如 ~ 1–2M）。(Medium)

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對比總結（近似 & 區分不同維度）

維度	Manus	ChatGPT	Gemini	Grok
訓練用 Token 數據量	未公開	數萬億級（估計 ~12T+）	未公開（推測萬億級）	未公開（推測數萬億級）
推理/累計處理 Token	> 147 萬億 (用戶+推理+輸出)	數十萬億+（高使用量平台）	可能更高（億級用戶 + 搜索服務）	規模較小
單次最大上下文能力	未公開	最高 ~100K+	~百萬級 tokens	~百萬級 tokens
意義	累積使用量	訓練 + 推理組合	巨量用戶調用	中等用戶市場調用

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如何理解這些數據

訓練數據規模：
模型訓練時“學習語言規律”所用的 token。
ChatGPT、Gemini、Grok 這類大模型訓練時用的 token 是 數萬億級——訓練的越多、覆蓋越全麵，模型理論上越強。

推理累積 token：
這是係統投入實際使用後，所有用戶產生的輸入和輸出 + 推理過程所消耗的 token。
這是產品流行度和使用強度的指標，比如 Manus 的 147 萬億是一個使用量指標，而不是訓練量。

上下文 token 上限：
是單次對話能處理的最大 token 數。ChatGPT 會寫幾萬字文章時要分 token，Gemini / Grok 的最新架構也能處理超長內容。

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結論（一句話）

訓練數據規模 ≠ 係統使用量 ≠ 單次上下文最大 token；
它們分別反映模型學習能力、實際業務規模、單次處理能力這三個不同的維度。

如果你想進一步了解，例如：

• 這些 token 數量如何影響定價/成本？

• 訓練數據規模如何關聯模型能力？

• 推理 token 的商業價值與成本計算？

我也可以深入幫你解釋。