Token经济学的第一性原理：AI为什么这样处理你的内容

过去一年，我见过太多这样的困惑：

某创业公司的内容负责人拿着两篇文章来问我，“都是3000字，都做了结构化，为什么一篇被AI引用了15次，另一篇只有3次？”

我打开两篇文章的源代码，计算了一下Token消耗——第一篇2800 tokens，第二篇4200 tokens。同样的字数，Token消耗差了50%。

“为什么同样的内容，Token消耗差这么多？“他追问。

这个问题的背后，藏着GEO优化的一个根本性认知断层：你以为在优化内容给人看，但AI看到的是Token序列。

今天我们不讲"怎么做”，而是深挖"为什么”——从Token的第一性原理出发，理解AI处理内容的底层逻辑。看完你会明白：

• 为什么结构化内容更容易被引用？
• 为什么核心信息要前置到100 Token?
• 为什么语义密度比篇幅更重要？
• 为什么不同格式的Token效率差3-5倍？

塔迪输出的文章偏长，源于塔迪总想一次把事情都讲完整，不留尾巴。但有读者反馈，这样阅读压力很大。前一段时间使用NotebookLM的音频概览功能，发现主持人可以把我的文章转变为通俗易懂的方式讲出来，让我这个技术脑袋从不同的视角看自己的文章，大有收获，所以很想分享给大家，尤其时间比较紧张的读者朋友…当然有时间的朋友，塔迪还是建议大家完整地看文章。

第一性原理1:Tokenization——AI如何"切分"你的内容

AI眼中的内容长什么样？

你写了一段话：“大型语言模型通过Transformer架构处理文本。”

在你眼里，这是一个完整的句子，18个汉字。

在AI眼里，这是一串Token：
['大型', '语言', '模型', '通过', 'Transformer', '架构', '处理', '文本', '。']

Token不是字，也不是词，而是AI的"最小理解单位"。

Tokenization的底层逻辑

AI处理文本分三步：

1. 切分（Tokenization)：把文本切成Token序列
2. 编码（Encoding)：每个Token转成向量表示
3. 注意力计算（Attention)：计算Token之间的关联

这个切分过程不是随机的，而是基于统计频率训练出来的。

关键洞察：常见的词组合会被切成更少的Token。

举个例子：

延伸结论：

• 中文标点（全角）和英文标点（半角）消耗的Token不同
• 冗余空格、制表符都是"Token黑洞"
• 代码块、特殊符号会被拆成更多Token

为什么这对GEO重要？

2025年主流模型的Context Window已达1M tokens，但输出Token仍有严格限制——GPT-5输出上限128K tokens,Claude Sonnet 4输出限制在200K以内。

这意味着什么？

AI在有限的输出预算里，优先引用"Token效率高"的内容。

如果你的内容同样信息量，但Token消耗是别人的1.5倍，AI会优先引用别人的——不是因为你内容不好，而是你占用了太多"注意力预算"。

可验证的实验

你现在就可以做个测试：

1. 用OpenAI的Tokenizer(tiktoken）计算你文章的Token数
2. 用Markdown格式和HTML格式对比——Markdown比JSON节省15% tokens
3. 检查你的表格——同样数据，Markdown-KV格式比CSV多消耗2.7倍tokens

举一反三的能力：

即使未来出现新的tokenizer算法，底层逻辑不变：减少冗余、提高信息密度、用AI友好的格式，永远有效。

第一性原理2:Attention机制——AI的"注意力"如何分配

Attention不是魔法，是数学

你有没有想过，AI是怎么"理解"一段文本的？

答案是：Attention（注意力）机制。

简单说，Attention做三件事：

1. Query（查询）：“我现在要理解什么？”
2. Key（键）：“这段文本里有什么信息？”
3. Value（值）：“这些信息的实际内容是什么？”

AI会计算Query和Key的相似度，决定给每个Token分配多少"注意力权重"。

为什么位置很重要？

这里有个关键发现：不是所有Token的注意力权重都相等。

研究发现，LLM展现出U型性能曲线——开头和结尾的信息效果最好，中间的信息可能导致性能下降20%以上 。

这个现象叫**“Lost in the Middle”（迷失中间）**。

为什么会这样？

三个原因：

1. Primacy Bias（首因效应）：第一批Token影响后续理解的"基调"
2. Recency Bias（近因效应）：最近的Token在工作记忆里更活跃
3. Attention权重衰减：中间位置的Token被"稀释"了

类比一下：就像你看一本书，记得最清楚的往往是开头和结尾，中间部分容易模糊。

100 Token前置的第一性原理

很多文章说"核心信息前置到100 Token"，但没人讲为什么是100。

真相是：100不是魔法数字，而是经验值。

研究显示，大多数模型声称支持200K context，但在130K左右就开始不可靠。这意味着：AI的"有效阅读深度"远小于理论上限。

对于一个query,AI通常会：

1. 快速扫描前N个Token（建立上下文）
2. 定位关键信息（通过Attention权重）
3. 决定是否引用（基于相关性评分）

如果你的核心答案在第5000个Token,AI可能根本没"看"到那里。

延伸洞察：

不同类型query,AI的"有效阅读深度"不同：

你能推导出什么？

• 简短query：答案前置到前100 tokens
• 复杂query：在前500 tokens建立"导航地图"
• 长文章：用小标题做"锚点"，方便AI跳转

为什么结构化内容Attention效率高？

想象AI在处理这两段内容：

段落格式：

本文讨论三个要点,第一是Token效率,第二是Attention机制,第三是输出预算。

结构化格式：

markdown

## 三个核心要点
1. Token效率
2. Attention机制
3. 输出预算

Attention计算的差异：

段落格式：AI需要解析"第一是"、“第二是"这些冗余词，Token边界模糊。

结构化格式：清晰的分隔符（##， 1.， 2.）让AI直接识别层级关系，Attention权重聚焦到关键词。

Markdown格式减少tokenization噪音，让模型专注实际内容而非格式代码 。

用类比理解：

段落格式就像一堆散装零件，AI要先理解"这是螺丝、那是螺母”。

结构化格式就像宜家说明书，每个零件都标好序号、分好类。

哪个更容易"组装"？显然是后者。

第一性原理3:Context Window与Token Budget——AI的"工作记忆"限制

Context Window不等于"能用的空间"

2025年，Claude Sonnet 4支持1M tokens输入，GPT-5支持400K输入 。听起来很大对吧？

但这里有个认知陷阱：输入能放1M tokens，不代表AI能"有效处理"1M tokens。

Context Window的三层限制

第一层：理论上限
模型架构支持的最大输入长度。这是厂商宣传的数字。

第二层：有效处理上限
实测发现，模型声称200K但通常在130K左右开始出现性能衰减 。

第三层：输出Token预算
GPT-5的输出上限是128K tokens ——这才是真正的瓶颈。

类比理解：

Context Window就像你的短期记忆——你能听完一个小时的讲座（输入），但复述时只能讲10分钟的重点（输出）。

Token Budget如何影响引用策略？

AI在引用内容时，面临一个优化问题：

在有限的输出Token里，如何最大化信息量？

它会做三个判断：

1. 相关性评分：这段内容和query有多相关？
2. Token效率：用多少Token能表达这个信息？
3. 信息密度：这些Token的信息含量有多高？

实际案例：

假设AI有1000 tokens的输出预算，面对两篇文章：

B的内容不差，但冗余表达（“具有以下显著”）让Token效率降低47%。

在输出预算紧张时，AI会优先引用A。

为什么语义密度比篇幅重要？

很多人误以为"内容越长越好"，因为"信息更全面"。

错了。

AI不看"字数"，看**“信息/Token比”**。

信息密度 = 有效信息量 / Token消耗

举个例子：

低密度表达：(35 tokens)

在当前的人工智能技术发展过程中,我们可以清楚地观察到,Transformer架构已经成为了一个非常重要的技术突破。

高密度表达：(15 tokens)

Transformer架构是AI领域的关键技术突破。

同样的核心信息，Token消耗差2.3倍。

延伸洞察：

提高信息密度的三个方法：

1. 删除冗余修饰：“非常重要的” → “关键”
2. 用术语替代描述：“通过神经网络学习特征” → “深度学习”
3. 结构化替代段落：用表格、列表代替长句

但注意：人类可读性也很重要。

过度压缩会让人类读者困惑，找到平衡点的方法是：

核心答案高密度（给AI快速理解），详细解释适度展开（给人类深度阅读）。

第一性原理4：格式编码效率——为什么不同格式Token消耗差3-5倍？

格式不只是"样式"，更是"编码方式"

同样一个表格，用不同格式表示：

Markdown表格：(120 tokens)

markdown

| 模型 | Context Window | 价格 |
|------|---------------|------|
| GPT-4 | 128K | $10/1M |
| Claude | 200K | $8/1M |

HTML表格：(180 tokens)

html

<table>
  <tr><th>模型</th><th>Context Window</th><th>价格</th></tr>
  <tr><td>GPT-4</td><td>128K</td><td>$10/1M</td></tr>
  <tr><td>Claude</td><td>200K</td><td>$8/1M</td></tr>
</table>

CSV格式：(45 tokens)

csv

模型,Context Window,价格
GPT-4,128K,$10/1M
Claude,200K,$8/1M

JSON格式：(90 tokens)

json

[
  {"模型":"GPT-4","Context Window":"128K","价格":"$10/1M"},
  {"模型":"Claude","Context Window":"200K","价格":"$8/1M"}
]

同样数据，JSON消耗13869 tokens，而Markdown只需11612 tokens，节省15% 。

为什么差异这么大？

Tokenization对格式的偏好

AI的tokenizer在训练时，见过大量的：

• Markdown文档（技术文档、GitHub README)
• 自然语言文本
• 代码

所以Markdown和自然语言的tokenization效率最高。

HTML的<table>， <tr>， <td>这些标签，每个都要占Token。

CSV最紧凑，但准确率测试显示，Markdown-KV格式虽然多消耗2.7倍tokens，但准确率最高 。

这揭示了一个权衡：

Token效率 ↔ AI理解准确率

格式选择的决策树

我给你一个实用的决策框架：

如果数据是简单表格(< 10行)
  └→ 用Markdown表格(平衡效率和可读性)

如果数据是大表格(> 50行)
  └→ 用CSV或压缩JSON(优先Token效率)
     └→ 但在表格前加Markdown说明(帮AI理解结构)

如果数据有层级关系
  └→ 用嵌套列表或YAML(保留结构信息)

如果需要高准确率
  └→ 用Markdown-KV格式(牺牲Token换准确率)

特殊符号的"Token黑洞"

有些字符特别"费"Token:

实用建议：

• 中英文混排时，用英文标点
• 删除多余空格和换行
• Emoji适度使用
• 代码块用语言标注（帮AI理解）

举一反三：未来格式也适用

现在有人在推TOON格式，声称比JSON节省30-60% tokens 。

你需要学TOON吗？

不需要死记格式名称，而是理解原理：

任何"AI友好"的格式，都遵循三个原则：

1. 最小化冗余标记（少用<tag>、{}这种包裹符号）
2. 层级关系清晰（用缩进或符号明确表达结构）
3. 高频模式优先（用AI训练时常见的模式）

掌握这三条，即使出现新格式，你也能快速评估它是否值得用。

第一性原理5：输出生成的Token分配策略——AI如何决定"引用多少"

AI的引用决策过程

当AI决定引用你的内容时，它经历四个步骤：

步骤1：相关性评分
计算你的内容和query的语义相似度。

步骤2:Token预算分配
评估：引用这段内容需要多少tokens？剩余预算够吗？

步骤3：信息提取
决定：是直接引用，还是改写压缩？

步骤4：生成输出
在输出Token限制内，组织引用内容。

关键发现：

即使模型支持1M输入，在focused prompts（聚焦提示）下的表现仍优于full prompts（完整提示） 。

这说明：不是塞给AI越多信息越好，而是给"对"的信息。

Token压缩的两种策略

AI在生成引用时，有两种Token压缩策略：

策略A：直接摘录（低压缩）

原文:Transformer使用自注意力机制处理序列数据。(15 tokens)
引用:Transformer使用自注意力机制处理序列数据。(15 tokens)
压缩比:1:1

策略B：改写压缩（高压缩）

原文:在人工智能领域,Transformer架构通过创新性地引入自注意力机制,实现了对序列数据的高效处理。(35 tokens)
引用:Transformer用自注意力处理序列。(9 tokens)
压缩比:3.9:1

AI会选哪种？

取决于三个因素：

1. 原文Token效率：如果你的内容本身就紧凑，AI倾向直接摘录
2. 输出预算剩余：预算充足时直接引用，紧张时压缩
3. 信息完整性需求：关键数据（日期、数字）不压缩，描述性内容可压缩

你能控制的变量：

让AI倾向直接摘录（提高引用可见度）：

• 写紧凑的核心段落（< 50 tokens)
• 用"金句"形式总结关键观点
• 避免冗余修饰

举个例子：

某SaaS公司的产品介绍，原版这样写：

我们的产品在人工智能技术的赋能下,能够为企业提供智能化的客户服务解决方案,帮助企业实现客户满意度的显著提升。

(42 tokens,AI大概率会压缩改写）

优化后：

AI驱动的智能客服,提升客户满意度30%。

(15 tokens,AI倾向直接引用，且保留数据）

输出Token的"配额竞争"

这里有个反直觉的洞察：

你的内容不只是和"自己"竞争，还和"其他被检索的内容"竞争输出Token配额。

假设一个query触发了5个相关内容源，AI的输出预算是2000 tokens:

看到了吗？

即使你的相关性最高，如果Token消耗也最高，可能被分配的"展示空间"反而不如Token效率高的竞品。

优化策略：

1. 控制单篇内容的Token体量：长文章拆成多个独立章节
2. 每个章节聚焦一个核心问题：提高"问题-答案"的匹配精度
3. 用内链建立章节间关联：AI可以跨章节检索

从原理到实践：你能做什么？

理解了这五个第一性原理，你现在应该能回答最开始的问题了：

为什么同样的内容，引用率差3倍？

因为Token效率、Attention分配、格式编码、输出预算这四个维度，都可能让你的内容"输"在起跑线上。

可执行的优化清单

基于这些原理，给你一个检查清单：

Token效率检查：

• 用tokenizer工具测量文章的Token消耗
• 对比同类文章，你的Token/字符比是否偏高？
• 删除冗余空格、emoji、过度标点

Attention优化：

• 核心答案前置到前100 tokens
• 用小标题做"注意力锚点"
• 避免长段落（>500 tokens无分段）

格式选择：

• 表格数据优先Markdown格式
• 大数据集用CSV+前置说明
• 代码块标注语言类型

信息密度：

• 核心段落保持高密度（去修饰词）
• 详细解释适度展开（服务人类读者）
• 用"金句"总结关键观点（方便AI摘录）

输出友好：

• 长文章拆成多个独立章节
• 每个章节聚焦一个问题
• 章节间用内链关联

从"盲目优化"到"有的放矢"

过去，GEO优化像玄学——试了很多方法，不知道哪个真正有效。

现在，你理解了底层原理，可以推导出优化方法：

举个例子：

未来AI模型升级到10M context window，你还需要"核心前置"吗？

答案：需要，但原因变了。

不是因为"AI读不到后面"，而是因为Attention权重衰减和输出Token预算这两个限制依然存在。

只要这两个限制在，位置优化就永远有效——只是具体的"前X tokens"数值会变。

工具推荐

理解原理后，这些工具能帮你快速验证：

写在最后

Token经济学不是"节省成本"的会计问题，而是理解AI处理内容的认知科学。

当你理解了Tokenization、Attention、Context Window、输出预算这些第一性原理，你就能：

• 预判哪些优化有效，哪些是伪优化
• 面对新模型、新算法，快速调整策略
• 从"试错"升级到"推理"

最重要的是：

这些原理不会过时——即使AI模型迭代到GPT-10、Claude 20，底层的数学逻辑不会变。

Token不只是计量单位，更是优化指标。 掌握它的第一性原理，你就掌握了GEO的核心竞争力。

一句话总结

Token不只是AI处理文本的计量单位，更是内容被理解、被检索、被引用的效率指标：通过理解Tokenization如何切分文本、Attention如何分配权重、Context Window如何限制处理能力、输出预算如何约束引用策略、格式编码如何影响Token效率这五个第一性原理，你就能从"盲目优化"升级到"推理式优化"，让每个Token都发挥最大价值，即使未来模型迭代，底层逻辑依然适用。

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