想给机器人添加AI回复，但训练数据过大被限流，Token计算规则是什么？

Token是按字符切分的最小单位，英文1词≈1个token，中文1字≈1~2个token，大模型训练时会把标点、数字、专有名词单独切分。可能你的数据量过大或重复内容过多导致限流。建议：①压缩数据集，剔除冗余样本；②拆分长文本，优先保留高价值部分；③检查是否有超长对话耗尽token预算。合理控制单条数据长度更节约资源。

Tokens：字词+标点+空格，中文：1字符≈1token，英文：1单词≈1.5token。压缩文本：删除冗余词，分批次上传。

Token按词/符号切分，中文1字=1.5Token。限流可压缩数据、关键词抽取、向量库替代全量模型。数据预处理降噪有效。

Token以英文单词或中文单字计算，标点也算，例如“你好！”是3个Token。训练数据过大建议分批上传、压缩文本（去掉空格标点）、低频高峰段。尝试这些，应该可以缓解这个问题。

Token按字符数+标点+空格计算，中文1字=3token优化方法：1、压缩重复内容；2、用关键词代替描述性文字；3、拆分超长文本；4、优先保留高价值语料。上传注意平台的单次请求上限。

Token拆分：字符、标点、空格，1个中文约1.5Token。限流先删冗余词、合并重复句、文字转数字（三天前→3d）。训练数据压缩后上传，速度翻倍。