在大模型中，tokens的计算主要通过模型的分词器将文本分割成基本单元后进行统计，不同语言和模型的分词规则会影响计算结果。具体计算方法如下：

• 输入tokens计算：将用户输入的文本通过模型的分词器进行分割，分割后的单元数量即为输入tokens数。中文通常一个汉字或一个标点符号算作一个token，如“你好，世界！”会被分割为（“你”，“好”，“，”，“世”，“界”，“！”），共6个token。英文则一个单词、标点符号或子词算作一个token，如“Hello, world!”会被分割为（“Hello”，“，”，“world”，“！”），共4个token。
• 输出tokens计算：输出tokens的数量取决于模型的生成策略和设置的最大生成长度（max_tokens或max_new_tokens）。简单任务如问答，输出tokens数量可能与输入相近；复杂任务如长文本生成，输出tokens数量可能远大于输入。例如输入“Write a story about a hero who saves the world.”，假设最大生成长度为50个tokens，则输出tokens数可能为50，总tokens数为输入tokens数（11）加上输出tokens数（50），共61个。
• 总tokens计算：总tokens数为输入tokens数与输出tokens数之和。在多轮对话中，总tokens数还包括系统提示和对话历史中的tokens数，计算公式为：当前轮总tokens数=系统提示tokens数+对话历史tokens数+当前用户输入tokens数+当前模型输出tokens数。

此外，也可以根据经验公式进行大致估算。一般来说，1个英文字符约等于0.3个token，1个中文字符约等于0.6个token，但具体换算比例因模型分词策略而异。若要精确计算，可使用模型提供的分词工具，如OpenAI的tiktoken库。