AI 术语，
说人话。

模型读写文字的最小单位。计费、上下文长度、速度都按它算。

把文字切成词元、再把词元转回文字的那套规则。每家模型各用各的。

一次请求里模型能“看到”的词元总量上限，输入和输出一起算。

你发给模型的那段话。包括要求、材料和格式说明。

放在对话最前面、对整段对话都生效的设定，比如角色、语气、规则。

控制回答随机程度的参数。越低越稳定，越高越发散。

另一种控制随机性的参数：只在累计概率前 p 的候选词里挑。

模型一本正经地编出不存在的事实、引用或数据。

用海量文本训练、能理解和生成文字的模型。GPT、Claude、Gemini、Grok 都属于这一类。

回答前会先“想一会儿”的模型，适合数学、编程、多步骤分析。

能同时处理文字之外的输入或输出，比如图片、音频、视频。

把一段文字转换成一串数字（向量），意思相近的文字，向量也相近。

先从你的资料库里找出相关内容，再把它连同问题一起交给模型回答。

用你自己的数据在现成模型上继续训练，让它更擅长某一类任务。

调用接口时用来证明“你是谁、费用记在谁账上”的一串字符。

客户端发请求的服务器地址。换服务商时，通常只需要换它和密钥。

请求和返回格式跟 OpenAI 接口一致的接口，现成的 SDK 和客户端可以直接用。

模型一边生成一边返回，而不是写完整段再一次性给你。

让模型按你定义的格式，输出“要调用哪个函数、参数是什么”，由你的程序去执行。

一套让 AI 应用以统一方式接入外部工具和数据的开放协议，由 Anthropic 提出。

能自己拆任务、调用工具、根据结果决定下一步的 AI 程序。

大多数模型按“每百万词元”分别给输入和输出定价，输出通常贵好几倍。

重复出现的提示词前缀被服务端缓存，再次使用时按更低的价格计费。

服务商对每分钟请求数、词元数设的上限，超过会返回 429 错误。

替你对接各家模型、提供统一接口和计费的第三方服务。

很多中转站用“倍率”表示价格：倍率 × 基准价 × 分组系数，才是实际单价。