Что такое токены простыми словами? И почему в нейросетях русский текст «съедает» лимит в три раза быстрее?

Разбираемся, как ИИ читает текст по кусочкам, почему «ПРИВЕТ» = 2 токена, а английское HELLO = 1, и при чём тут LEGO и алгоритмы сжатия из 90-х?

Представь: ты пытаешься впихнуть в ChatGPT длинный текст на русском, и он внезапно говорит «превышен лимит». А друг рядом спокойно скармливает модели английскую статью в два раза длиннее — и всё ОК. Почему? Потому что русский текст «жрёт» токены как не в себя. Но что вообще такое эти токены, и почему нейросеть не может просто читать по буквам, как мы с тобой?

Токен — это не слово. И не буква. Это что-то между.

Современные ИИ-модели не умеют читать текст так, как человек. Им нужно разбить его на кусочки — токены. Это базовая единица информации, которую модель видит и обрабатывает.

Почему не по буквам? Технически можно, но тогда слово «привет» превращается в 6 отдельных фрагментов. Модель будет обрабатывать их последовательно — долго, неэффективно, дорого.

Почему не по целым словам? Потому что в языке миллионы форм. Из слова «бежать» получается «побежал», «забегала», «перебежишь» — словарь раздуется до абсурда.

Токены — золотая середина. Обычно это:

Частые короткие слова целиком (в английском the, is, and), либо части слов: корни, приставки, окончания, либо популярные комбинации буков.

Например, английское слово running разобьётся примерно так: "run" + ning. Два токена. Эффективно.

А теперь — русский сюрприз

Вот где начинается драма. «ПРИВЕТ» на русском = 2 токена. А английское HELLO = 1 токен. Почему дискриминация?

Дело в том, что большинство современных моделей (GPT, Claude, Gemini) изначально обучались преимущественно на английском тексте. Для английского языка система токенизации настроена оптимально: одно слово ЧАСТО равно одному токену.

Русский встречался в обучающих данных гораздо реже. Поэтому токенизатор разбивает русские слова менее эффективно. «ПРИВЕТ» может распасться на «ПРИ» + «ВЕТ» или иначе — в зависимости от модели.

На практике это работает так:

Именно поэтому лимиты в токенах для русскоязычных пользователей «сгорают» в 2-3 раза быстрее. И именно поэтому работа с русским контентом в зарубежных ИИ стоит дороже!

Откуда вообще взялась эта система?

История началась в 1990-х с алгоритма BPE (Byte Pair Encoding) — изначально он использовался для сжатия данных, текстов, ИИ тогда не было.

Принцип такой:

Например, если сочетание "ст" встречается постоянно — делаем из него один токен. Потом видим, что "ст" + "о" тоже частое — создаём токен "сто".

Фишка в том, что система сама учится на данных. Она анализирует тексты и понимает:

В итоге получается гибкий «конструктор» из 30 000–100 000 токенов:

Почему это важно знать?

Когда анализируешь лимиты AI-моделей или выбираешь инструмент для работы, понимание токенов критично:

Для профессиональной работы с русским контентом нужны либо модели с огромным контекстом, либо умная система, которая оптимизирует запросы.

Мы делаем сервис Sabka Pro (так прям сайт написать в поиске и найдется, если интересно), по сути перепродаём токены за рубли.

И мы на самом старте разделили модели на категории не по мощности/скорости/названию, а ПО ЦЕНЕ и по задачам. То есть для огромных текстов мы рекомендуем пользоваться дешевыми, типа GPT 5 nano или 4o-mini, для более сложных задач, где конкретный запрос и нужен вдумчивый ответ — дорогими моделями типа Gemini 2.5 Pro или Cladue 4.5 Sonnet.

Так мы пытаемся сэкономить юзерам деньги, чтобы весь лимит, который мы можем продать им с нашей маржой, не сгорел на какой-нить разбор книги в дорогой модели.

Нафига это знать?

Токены — это по факту экономика твоей работы. Я сидел на Клоде за 20$, и у меня несколько раз кончались дневные лимиты, я не понимал ПОЧЕМУ. А потом как понял — потому что я ему кормил весь день большие русские тексты.

Так что чем лучше понимаешь механику, тем эффективнее используешь инструмент. И тем меньше разочарований)))