言語モデルの仕組み
トークンとは
Token(トークン)
ひとことで言うと
AIが文章を処理する最小単位で、単語や単語の一部・記号などに分割された断片です。
詳しい説明
トークンとは、言語モデルがテキストを扱うときの最小単位です。モデルは文章をそのままではなく、トークンに分割してから処理します。英語では単語や接頭辞・接尾辞、日本語では数文字程度が1トークンになることが多いです。
LLMの入力上限(コンテキストウィンドウ)やAPI料金は、このトークン数を基準に決まります。目安として、日本語は1文字あたり概ね1トークン前後、英語は1単語あたり概ね1〜2トークンになりますが、モデルや文章により変動します。
「入力トークン」と「出力トークン」で単価が異なるのが一般的で、長文の生成ほどコストがかさみます。
具体例
- 「ChatGPT」という語は、モデルによって複数のトークンに分割されることがある。
- API料金は「100万トークンあたり◯ドル」の形で提示される。
よくある質問
1トークンは何文字くらい?
モデルや言語で異なりますが、目安として日本語は1文字あたり概ね1トークン前後、英語は1単語あたり1〜2トークン程度です。正確な数はモデルのトークナイザに依存します。
本ページは、広く確立したAIの用語・概念を、公開情報にもとづき編集部がわかりやすく整理したものです。特定製品の最新仕様・数値は各提供元の公式ドキュメントをご確認ください。
最終更新: 2026-07-07