理解AI的Token

这是一个非常好的问题，而且你抓住了很多人容易误解的地方。

我会用技术上准确、但直觉友好的方式来解释。

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一句话先给结论

不是。
这里说的 token 并不是“一个用户问的问题”，而是——

AI 在“读、想、写”过程中处理的最小语言单位。

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那么，什么是 Token？

在大模型里，token ≈ 语言的最小计算单位，介于：

• 字母

• 音节

• 词

• 标点

之间（具体取决于语言和模型）。

英文举例

句子：

I love artificial intelligence.

可能会被拆成：

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

大约 5–6 个 token

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中文举例（更容易误会）

句子：

“我读到这句话”

可能会被拆成：

我 | 读到 | 这 | 句话

4 个 token（有时甚至更多）

? 中文不是“一个字 = 一个 token”，
而是模型内部的统计分词结果。

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那“已处理 147 万亿个 token”到底是什么意思？

这句话的真实含义是：

Manus 从上线至今，在所有用户的所有请求中，累计“读 + 生成 + 内部推理”所处理的语言单位总量，超过 147 万亿个 token。

它包含了：

1?? 用户输入的 token

你输入的问题、对话、文件内容

2?? 模型生成的 token

AI 输出的回答、总结、推理文字

3?? 模型内部“思考”过程中消耗的 token

（这是很多人不知道的部分）

所以 一次简单对话：

• 你输入：50 tokens

• AI回答：300 tokens

• 内部推理：500–2000 tokens

一次请求就可能消耗上千 token。

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那 147 万亿 token 是个什么概念？

我们用直觉化对比：

• 一本普通英文小说 ≈ 80,000–100,000 tokens

• 147 万亿 tokens ≈ 15 亿本小说

• 这是人类一生不可能读完的文字量级

这更多是一个 算力规模 / 工程能力 / 商业体量 的指标，而不是用户数量。

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常见误解澄清

“是不是有 147 万亿个问题？”
→ 不是，问题数量要少得多

“是不是 147 万亿个用户？”
→ 完全不是

“是不是每个用户都很厉害？”
→ 这只是系统累计吞吐量

它说明的是：

• 系统被高频使用

• 模型推理成本巨大

• 背后算力、基础设施非常重

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用一句“人话”来理解

Token 就像 AI 世界里的“呼吸次数”。

147 万亿个 token，意味着这个系统已经“呼吸”了 147 万亿次语言。

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如果你愿意，下一步我可以帮你：

• 对比 Manus vs ChatGPT vs Gemini 的 token 规模

• 或解释 为什么 token 数直接决定 AI 的成本与护城河

• 或用投资/商业视角解读这类宣传数字是否“有含金量”

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中文补充总结（便于精准理解）

Token 不是问题，不是用户，而是 AI 处理语言的最小计算单位。

147 万亿 token = 系统自上线以来，累计处理过的所有语言“工作量”。

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下面我帮你对比 Manus、ChatGPT、Gemini、Grok 这几个主要 AI 模型／系统在 Token 规模 方面的差异 —— 包括 训练数据（训练时所使用的 token）、推理/使用量（上线后运行处理的 token） 和 上下文能力（单次可处理的最大 token 数）。这些都是理解 “Token 规模” 的关键维度。

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1. Manus

官方宣称的数据是：

• 累计处理超过 147 万亿个 token
  这里的 Token 指代系统自上线以来所有用户的输入 + 输出 + 推理中消耗的最小语言单位，是一个累积指标。
  不是单个问题量级，也不是训练数据规模。是整个系统上线后“运行业务”的总处理量。(Vzkoo)

换句话说：

类别	规模
训练时 token	未公开
推理累计 token	> 147 万亿 tokens
意义	体现系统使用量（用户 + 推理 + 生成总量）

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

训练 Token 规模（粗略估计）

• 据外界估算：

  • GPT-4 训练使用了数万亿级别的 tokens 的数据；有独立机构估计约 ~12 万亿 tokens。(BaaI Hub)

  • 对于后续版本如 GPT-5 / GPT-5.2，业内推测训练数据规模会更大（可能达到几十万亿 tokens 级别），尽管 OpenAI 并未公开详细数字。

这 不是系统处理量，而是 训练模型时所用的数据规模。

ChatGPT 推理 / 使用量

• ChatGPT 每天处理的 用户请求量极大：
  据一些外部估计，有数据表明 每天约 25 亿次查询左右（含各平台渠道）。(Reddit)
  这只是请求次数，并不能直接转化为 token 数，但间接说明使用极其频繁。

单次最大上下文处理能力

版本	最大上下文 token
GPT-4 系列	~32K 间或更高（部分版本）
GPT-5 系列	更高（据推测超过 100K token）

（这些是 模型在一次对话中能处理的最大 token 数，不是整体规模。）

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3. Gemini（Google）

训练规模

• 官方未公开具体训练 token 数量，但有外界推测：
  Google 这样的大规模模型可能训练数据规模也是 数万亿 tokens 级别（不过没有官方数字）。(BaaI Hub)

推理 / 使用量（2025 市场数据）

• Google 多项 AI 使用场景累计处理量非常大；有报告称其 AI 系统 月处理量达到 1300 万亿以上 tokens。
  这个数字包括搜索 + 推理等多种 AI 业务，并不是单一 Gemini 模型。(zhirenai.com)

单次上下文能力

• Gemini 最新版本支持极高的上下文长度，例如 百万级 token 规模（约 1–2M tokens）。(小V学投资)

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4. Grok（xAI）

训练数据规模

• 有一份非官方媒体分析称 Grok 3 的训练数据规模可能 ~ 13.4 兆亿（trillion） tokens，但没有权威官方确认。(Medium)

• xAI 方面未公开确切训练 token 总量。

推理 / 使用量

• Grok 在社交 AI 生态中曾快速增长，不过总体 token 消耗量远低于 Google / OpenAI 等大型平台（按用户规模统计）。(30295522.s21i.faiusr.com)

单次上下文能力

• Grok 最新版本据外界信息支持 百万级上下文 token（例如 ~ 1–2M）。(Medium)

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对比总结（近似 & 区分不同维度）

维度	Manus	ChatGPT	Gemini	Grok
训练用 Token 数据量	未公开	数万亿级（估计 ~12T+）	未公开（推测万亿级）	未公开（推测数万亿级）
推理/累计处理 Token	> 147 万亿 (用户+推理+输出)	数十万亿+（高使用量平台）	可能更高（亿级用户 + 搜索服务）	规模较小
单次最大上下文能力	未公开	最高 ~100K+	~百万级 tokens	~百万级 tokens
意义	累积使用量	训练 + 推理组合	巨量用户调用	中等用户市场调用

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如何理解这些数据

训练数据规模：
模型训练时“学习语言规律”所用的 token。
ChatGPT、Gemini、Grok 这类大模型训练时用的 token 是 数万亿级——训练的越多、覆盖越全面，模型理论上越强。

推理累积 token：
这是系统投入实际使用后，所有用户产生的输入和输出 + 推理过程所消耗的 token。
这是产品流行度和使用强度的指标，比如 Manus 的 147 万亿是一个使用量指标，而不是训练量。

上下文 token 上限：
是单次对话能处理的最大 token 数。ChatGPT 会写几万字文章时要分 token，Gemini / Grok 的最新架构也能处理超长内容。

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结论（一句话）

训练数据规模 ≠ 系统使用量 ≠ 单次上下文最大 token；
它们分别反映模型学习能力、实际业务规模、单次处理能力这三个不同的维度。

如果你想进一步了解，例如：

• 这些 token 数量如何影响定价/成本？

• 训练数据规模如何关联模型能力？

• 推理 token 的商业价值与成本计算？

我也可以深入帮你解释。