逆向工程GPT-5分词器：20万Token揭示AEO/GEO策略与性能影响

在GPT-5.x等大型语言模型处理文本之前，所有输入都必须经过一个关键的前置组件——分词器。分词器本质上是一个压缩层，负责将原始文本转换为一系列整数ID序列。近日，一篇深度技术分析文章通过逆向工程OpenAI开源的分词器库tiktoken，揭示了其内部约20万个token的设计逻辑，并深入探讨了这些设计决策如何直接影响模型的计算成本、推理准确性、多语言性能乃至幻觉产生率。文章指出，分词器的设计并非简单的文本切割，而是嵌入了复杂的算法策略（文中提及的AEO/GEO可能指代某种优化或分组策略），这些策略决定了模型对不同语言、专业术语和符号的处理效率。例如，token的粒度、词汇表的构建方式以及对罕见字符的处理，都会向下游传递，最终影响模型的整体表现和API调用成本。这一发现对于开发者优化提示工程、研究人员理解模型局限性以及企业评估部署成本都具有重要的参考价值，凸显了底层基础设施在AI系统性能中的关键作用。