Назад в блог

AI для новичковИнструкция

Что такое токен в нейросети — объяснение простыми словами

Токен — кусочек текста, который читает и пишет нейросеть. Показываем на реальном токенизаторе, как режется фраза, сколько токенов в слове и откуда берётся счёт.

Автор: CheapTokens TeamОпубликовано Обновлено 4 мин чтения

Фраза, разбитая на цветные блоки-токены, и счётчик токенов
Содержание
  1. Как нейросеть режет текст на токены
  2. Сколько токенов в слове
  3. За токены и платят
  4. Какие ещё бывают «токены»
  5. Почему пишут «недостаточно токенов»
  6. Как посчитать токены своего текста
  7. Что дальше

Токен — это кусочек текста, с которым работает языковая модель: целое слово, часть слова, знак препинания или слово вместе с пробелом перед ним. Модель читает ваш запрос токенами, пишет ответ токенами, и API нейросетей берёт деньги тоже за токены. Поэтому вопрос «сколько здесь токенов» на деле означает два: поместится ли текст и сколько это будет стоить.

Анимация: фраза «Tokenization splits text into pieces the model counts» распадается на 9 токенов по одному
Как модель видит фразу: токен за токеном

Если вы ищете ответ на вопрос из теста «токен — это…», то для языковых моделей верно: часть текста — слово, кусок слова или символ.

Как нейросеть режет текст на токены#

Прежде чем модель увидит текст, его разбирает токенизатор: делит на кусочки из заранее составленного словаря и каждому кусочку сопоставляет число. Частые слова обычно занимают один токен. Редкие и длинные режутся на части.

Вот настоящий пример. Мы прогнали одну фразу через два токенизатора: тот, что опубликован вместе с DeepSeek-V4-Flash-0731, и кодировку OpenAI o200k_base.

Фраза «Нейросеть читает текст не словами, а токенами.», разбитая на токены: 16 у DeepSeek-V4-Flash и 15 у OpenAI
Реальный вывод токенизаторов, 20 октября 2026: tokenizers 0.22.2 с токенизатором DeepSeek-V4-Flash-0731, tiktoken 0.12.0 с o200k_base

Семь слов превратились в 16 токенов у DeepSeek и в 15 у OpenAI. «Нейросеть» оба режут на четыре куска: «Н», «ей», «рос», «еть». А «словами» у OpenAI — один токен, у DeepSeek — два: «слова» и «ми».

Ещё нагляднее одно длинное слово. «Токенизация» у DeepSeek — три токена, у OpenAI — четыре. Английское tokenization у обоих — два: token и ization.

Сколько токенов в слове#

Проверили на коротком абзаце про токены — по-русски и тот же смысл по-английски:

Текст Слов DeepSeek-V4-Flash OpenAI o200k_base
Абзац на русском, 255 символов 42 73 токена 65 токенов
Тот же абзац на английском, 254 символа 53 60 токенов 60 токенов

Для русского текста выходит примерно 1,5–1,7 токена на слово, для английского — 1,1–1,2. Русский вариант короче по словам, но у DeepSeek занимает примерно на 20% больше токенов. А значит, и стоит дороже при той же цене за токен.

Это ориентиры, а не закон: у каждого семейства моделей свой токенизатор. Точное число для вашего текста знает только API — оно приходит в ответе.

За токены и платят#

Цены API указывают за миллион токенов, отдельно за вход и за выход:

  • входные токены — всё, что вы отправили: системный промпт, историю переписки, документы, сам вопрос;
  • выходные токены — всё, что написала модель, включая рассуждение, если модель рассуждает перед ответом.

Стоимость запроса = входные токены × цена входа + выходные токены × цена выхода.

Отсюда два практических вывода. Длинный чат дорожает с каждым сообщением: вся история каждый раз уходит модели заново как вход. А выход обычно в несколько раз дороже входа, поэтому просьба отвечать короче экономит вполне реальные деньги.

Какие ещё бывают «токены»#

Слово перегружено, отсюда и путаница в поиске:

Где встретили Что это значит
Лимиты и цены моделей Кусочки текста — то, о чём эта статья
«API-токен», «токен доступа» Секретный ключ, по которому ваша программа обращается к API. Он вас опознаёт, но не является оплаченным объёмом текста
Токены в чат-приложении Часто внутренняя валюта приложения. Как она связана с токенами модели, решает само приложение
Криптотокены Актив в блокчейне, к нейросетям отношения не имеет

Почему пишут «недостаточно токенов»#

За одной фразой прячутся четыре разные проблемы, и только одна из них про деньги:

  • Запрос не помещается в контекстное окно. У каждой модели есть предел на вход вместе с выходом. В CheapTokens это 380 000 токенов у DeepSeek-V4-Flash, 390 000 у GLM-5.3-Flash и 200 000 у MiniMax-M2.7. Сократите историю или разбейте документ на части.
  • Ответ упёрся в лимит выхода. Текст обрывается на полуслове. Поднимите max_tokens в пределах максимума модели или попросите ответ короче.
  • Закончился баланс. Пополнение помогает только в этом случае.
  • Сработал лимит самого сервиса. Чат-сервисы часто ограничивают использование по своим правилам, и к модели это отношения не имеет.

Как посчитать токены своего текста#

Самое точное число даёт API: в каждом ответе есть блок usage с полями prompt_tokens и completion_tokens.

Чтобы прикинуть заранее, запустите токенизатор модели у себя — открытые модели публикуют его рядом с весами. Так считается наша фраза токенизатором DeepSeek-V4-Flash-0731:

python
# pip install tokenizers huggingface_hub
from huggingface_hub import hf_hub_download
from tokenizers import Tokenizer

path = hf_hub_download("deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731", "tokenizer.json")
tok = Tokenizer.from_file(path)

text = "Нейросеть читает текст не словами, а токенами."
enc = tok.encode(text, add_special_tokens=False)
print(len(enc.ids))  # 16

Для моделей OpenAI есть библиотека tiktoken. Только помните: подсчёт одним токенизатором для другой модели — всего лишь оценка.

Что дальше#

Чтобы прикинуть бюджет, возьмите типичный размер своего запроса и ответа и умножьте на цену за миллион токенов. Актуальные цены CheapTokens — фиксированные, в долларах:

Модель Контекст Вход $/1M Выход $/1M OpenRouter вход OpenRouter выход
GLM-5.3-Flash reasoning 390K $0.027 $0.08 $0.048 $0.20
DeepSeek-V4-Flash 380K $0.0221 $0.10 $0.016 $0.64
MiniMax-M2.7 200K $0.05 $0.15 $0.30 $1.20

Цены в USD за 1 млн токенов. Данные OpenRouter приведены для сравнения и могут меняться.