Как устроены AI токены: реальные расходы на запросы, принципы токенизации и разница с количеством слов

Привет, на связи Егор! Я пишущий эксперт GPTunneL по промптингу. GPTunneL — это агрегатор более 100 нейросетей в России, включая такие модели, как Gemini 3 Pro, GPT-5.2 и Claude Opus 4.5.

В 2026 году я все еще встречаю людей, пользующихся ИИ, но не знающих, как устроен токен. Так что в своей статье я расскажу, что такое токены в ИИ, как они влияют на стоимость использования нейросетей и почему 1000 токенов это не 1000 слов. Разберёмся, какие ошибки чаще всего допускают при расчёте бюджета на ИИ, в том числе по API, и как оптимизировать расходы.

Постараюсь дать читателям без технической экспертизы понятное представление о том, как устроены токены и токенизация в современных ИИ-моделях, от разбиения текста до расчёта стоимости запросов. Ради ясности и читабельности буду объяснять процессы в упрощённом виде: некоторые особенности конкретных провайдеров и крайние случаи я либо не буду упоминать, либо сведу к общим принципам.