기초 2026년 업데이트

토큰(Token)

정의

언어 모델이 실제로 읽고 쓰는 단위로, 보통 단어 전체가 아니라 하위 단어(서브워드) 조각입니다. 컨텍스트 한도, 요금, 속도는 모두 토큰 단위로 측정됩니다.

텍스트는 모델에 전달되기 전에 토크나이저를 통해 토큰으로 분할됩니다. 최신 시스템은 바이트 페어 인코딩(Sennrich et al., 2016)이나 SentencePiece(Kudo & Richardson, 2018) 같은 서브워드 방식을 사용하는데, 자주 쓰이는 단어는 그대로 두고 드문 단어는 더 작은 조각으로 나누어 어휘 크기와 시퀀스 길이 사이의 균형을 맞춥니다.

토큰 하나는 평균적으로 영어 단어의 약 4분의 3에 해당하지만, 이는 언어와 문자 체계에 따라 달라집니다. 그래서 컨텍스트 한도와 API 가격은 단어나 글자 수가 아니라 토큰 단위로 표시됩니다.

참고문헌

이 정의의 근거가 된 1차 자료, 동료 심사 자료 및 기록 자료입니다.

Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units
Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2016). Proceedings of ACL 2016.
SentencePiece: A simple and language independent subword tokenizer and detokenizer for Neural Text Processing
Kudo, T., & Richardson, J. (2018). Proceedings of EMNLP 2018 (System Demonstrations).

사전 및 백과사전 항목

이 항목 인용하기

MultipleChat. “토큰(Token).” MultipleChat AI·LLM 용어집, 2026. https://multiple.chat/ai-glossary/token

관련 용어

실제로 확인해 보기

같은 프롬프트를 ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Perplexity에서 나란히 실행해 보세요. 내 파일을 컨텍스트로 활용하고, 답변을 서로 교차 검증할 수 있습니다.

MultipleChat 무료로 사용해 보기

더 알아보기

유료 요금제 보기