“大模型到底怎么‘看’懂一句话？”——别被玄学吓到，真相简单得有点离谱：它先把你打的每个字切成小积木，再拼回去猜意思。

这些小积木就叫Token。

中文切积木比英文麻烦。

英文空格自带缝隙，中文得靠算法硬掰。

常见模型手里攥着五六万块积木，碰见“机器学习”先掰成“机器”“学习”，再分别查表。

掰得巧，省内存；掰歪了，成语秒变四块散件，语义直接翻车。

省钱秘诀藏在切口里。

把“2025年第三季度”改成“2025年Q3”，三块变一块，一次问答就能少付三分之一账单。

别小看这点零头，积少成多，月底账单能差出一顿火锅。

切完还得给每块积木贴编号，再拉成几百到上万维的向量。

向量靠得近，模型就默认它俩是亲戚；余弦值过0.6，直接发“关系铁”锦旗。

上下文窗口像一条传送带，32k块积木之后，注意力就开始飘，后面说的它其实没真听进去，只是礼貌点头。

数字最惨，“3.14”被拆成“3”“.”“1”“4”，模型当场蒙圈，以为你在背密码。

给它加条“这是小数”小纸条，数学分能涨三成。

中英混写更肉疼，“Python编程”六块积木起步，纯中文能省两成，钱包先松口气。

前沿玩法已经允许用户锁短语，让“青梅竹马”永远成对出现，不再被五马。

短期记忆只有前300块积木的位置，重要事先扔进去，别让关键句落在尾巴上。

引号也能薅羊毛，用「」代替“”，中文引号省两块，积少成多，蚊子腿也是肉。

看懂这套切积木游戏，再读大模型的回答，就像透过玻璃看厨房——它怎么拼、怎么错、怎么省钱，一清二楚。