如果你現在正在查「 1000 字文章大概會用多少 AI Token 」，通常你真正想知道的不是抽象定義，而是很實際的事：我要寫一篇文章、叫 AI 產一篇文章，或估一篇文章的 API 成本時，到底該抓多少 Token 才合理。 先講最直接的答案： 如果你說的是 1000 個中文字符的文章，實務上通常可以先抓大約 800 到 1,200 Tokens。如果你說的是 1000 個英文單字，通常可以先抓大約 1,300 到 1,400 Tokens。 但這不是固定公式，而是 實務估算區間 。因為 OpenAI 官方明確說明，Token 不是直接等於字數，而且 非英文文本通常會有更高的 token-to-character ratio ；Gemini 官方也說，Gemini 模型以 Token 作為處理粒度，1 Token 約等於 4 個字元這件事，本質上只是粗略近似，不是每種語言都能直接套用。 所以這篇不是要把你帶去背死公式，而是直接幫你回答搜尋意圖最前面的問題： 1000 字文章，大概要抓多少 Token 才不會估太離譜？ 先講最重要的差別：你說的 1

很多人第一次接觸 AI API 時，最自然的反應就是先問一句：「所以一個 Token 到底等於多少字？」 這個問題很合理。因為不管你是要估成本、看用量、規劃預算，還是只是想搞懂為什麼後台數字跳這麼快，你都會很想先找到一個最直覺的換算方式。問題是，AI Token 換算這件事，最容易出錯的地方，就是太急著只看字數。你原本這篇的核心方向抓得很準。 因為 Token 從來就不是單純的字數單位，它其實更像是模型在內部處理文字、符號、空格、標點、片段單字與其他內容時使用的基本切分單位。OpenAI 官方明確指出，Token 可能短至單一字元，也可能長到完整單字，會依語言與上下文而變；Google 的 Gemini 文件也說明，模型是以 Token 粒度處理輸入與輸出，而不是直接照字數計算。 所以，如果你現在最想知道的是： AI Token 換算怎麼看？中文和英文差多少？為什麼有時候字數看起來差不多，Token 卻差很多？我到底該怎麼估，才不會一開始就估錯？ 先講結論：AI Token 換算可以先估，但不能只拿字數硬套 這篇先直接講最重要的結論： Token