大模型的token是怎么计算的？纯中文、纯英文、中英混合、数字混合都是怎么计算的，始终没找到一个清晰

大模型中Token的计算方法如下：

纯中文文本Token计算
估算比率：1个Token通常对应1.5-1.8个汉字。因此，若要估算中文文本的Token数量，可以将汉字总数乘以1.5至1.8。
纯英文文本Token计算
单词计数法：英文文本中，1个Token大致对应1个单词。
字母计数法：另一种估算方式是将字母数量除以3至4，以此来近似Token数量，因英文单词长度不一，此法为粗略估算。
中英混合与数字混合文本Token计算
对于中英混合或包含数字的文本，虽然没有直接的转换公式，但可以分别对中文和英文部分应用上述估算方法，数字通常会被视作英文单词或单独Token处理，具体取决于模型对数字的处理规则。
图片Token计算
图片转换为Token的规则较为复杂，依据图像的分辨率按比例换算。例如，分辨率为512*512像素的图像约等于334个Token，且图像的长或宽非28的整数倍时，会向上取整至28的整数倍计算。一张图最少4个Token，最多可至特定模型允许的最大Token数，如qwen-vl-max系列模型可接受单张图片最大输入为16384个Token。
请注意，不同模型有其特定的输入输出Token限制，务必参照具体模型的参数进行调整和计费。此外，标点符号和特殊字符在中英文中都会被视为独立的Token。