在中文语境下，1000 个 tokens 大约对应 700 到 1000 个汉字，具体数量取决于文本的复杂度和分词方式。
🔍 为什么不是 1:1 对应？
因为 Token 是模型分词后的基本单位，而不同的分词策略和模型（如 GPT、Claude、通义千问等）对中文的切分方式略有不同。
中文 Token 的大致规律：
- 平均来说：1 个 token ≈ 1 到 1.3 个汉字
- 更精确地说：1000 tokens ≈ 750 ~ 1000 个汉字
📌 常见情况举例：
| 文本类型 | 每 token 平均汉字数 | 1000 tokens ≈ 多少汉字 |
|---|---|---|
| 纯中文文本（无标点、无英文） | ~1.0 ~ 1.2 字/token | 800 – 1000 字 |
| 带标点、数字的中文 | ~0.9 ~ 1.1 | 750 – 900 字 |
| 中英混合（如技术文档） | ~0.7 ~ 0.9 | 700 – 900 字 |
| 多标点、公式、代码 | 可能更低 | 600 – 800 字 |
💡 例如：“你好，今天天气真好！” 这句话约 7 个汉字，可能被分成 7~9 个 tokens（标点单独成 token）。
✅ 实际参考（以 OpenAI 模型为例）：
根据 OpenAI 官方估算：
- 中文平均：1000 tokens ≈ 750 个汉字
- 所以你可以粗略记住：token 数 × 0.75 ≈ 汉字数
🧮 举个例子：
- 如果你看到“剩余 500 tokens 可输出”，那大约还能生成：
→500 × 0.75 = 375个汉字
也就是三四百字的段落
🛠️ 如何精确计算？
你可以使用 OpenAI 官方工具：
👉 https://platform.openai.com/tokenizer
（注意：该工具即将下线，推荐使用 tiktoken 库）
或使用开源库（如 tiktoken、jieba + 模型 tokenizer）来精确统计。
✅ 总结一句话：
1000 个 tokens 大约等于 750 到 1000 个汉字，
写作时可以按 1 token ≈ 0.8 个汉字 来估算，比较贴近实际。
如果你有具体的文本内容，我可以帮你估算它的 token 数量。