{"id":4476,"date":"2026-03-17T14:56:57","date_gmt":"2026-03-17T06:56:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aigosearch.com\/?p=4476"},"modified":"2026-03-17T15:54:43","modified_gmt":"2026-03-17T07:54:43","slug":"ai-tokens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aigosearch.com\/de\/post\/ai-tokens\/","title":{"rendered":"Was sind KI-Token? Preisgestaltung, Kontextfenster und Bild-\/Video-Token erkl\u00e4rt"},"content":{"rendered":"
Wenn Sie KI-Tools wie ChatGPT, Claude oder Gemini verwendet haben, haben Sie wahrscheinlich \u00fcberall den Begriff \u201eToken\u201c gesehen. Ob es um die API-Preisgestaltung, Modelllimits oder \u201eKontextfenster\u201c geht \u2013 Token sind das Herzst\u00fcck der Funktionsweise von KI.<\/p>\n\n\n\n
Was genau sind also Token \u2013 und warum sind sie so wichtig? Dieser Leitfaden erkl\u00e4rt alles auf klare und praktische Weise.<\/p>\n\n\n\n
KI-Token<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
Was sind Token?<\/h2>\n\n\n\n
Auf einer grundlegenden Ebene:<\/p>\n\n\n\n
\n
Ein Token ist die kleinste Texteinheit, die ein KI-Modell verarbeitet.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Es ist nicht genau ein Wort oder ein Zeichen. Ein Token kann sein:<\/p>\n\n\n\n
\n
Ein ganzes Worthello<\/code>)<\/li>\n\n\n\n
Ein Teil eines Wortesun<\/code> + believable<\/code>)<\/li>\n\n\n\n
Satzzeichen.<\/code>, ,<\/code>)<\/li>\n\n\n\n
Ein einzelnes chinesisches Schriftzeichen oder Wort (abh\u00e4ngig von der Tokenisierung)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Beispiel:<\/strong><\/p>\n\n\n\nI love AI tools\n\n\n\n
Aber bei einem komplexeren Wort:<\/strong><\/p>\n\n\n\nunbelievable\n\n\n\n
K\u00f6nnte zu Folgendem werden:<\/strong><\/p>\n\n\n\n[“un”, “believ”, “able”] \u2192 3 tokens\n\n\n\n
Warum wird nicht nach Wortanzahl abgerechnet?<\/h2>\n\n\n\n
Es stellt sich eine h\u00e4ufige Frage: Warum rechnen KI-Plattformen nicht einfach nach Wort- oder Zeichenanzahl ab, ganz wie traditionelle \u00dcbersetzungsdienste? Der Wechsel zur tokenbasierten Abrechnung wird von drei grundlegenden technischen Notwendigkeiten angetrieben. Erstens ist eine Sprachstandardisierung mit Wortz\u00e4hlungen fast unm\u00f6glich. W\u00e4hrend das Englische auf klaren Leerzeichen zwischen den W\u00f6rtern basiert, ist dies bei Sprachen wie Chinesisch nicht der Fall, und andere wie Japanisch oder Koreanisch besitzen hochkomplexe morphologische Strukturen. Token bieten eine universelle Metrik, die die Verarbeitungskosten \u00fcber alle menschlichen Sprachen hinweg standardisiert.<\/p>\n\n\n\n
Zweitens repr\u00e4sentieren Token, wie Modelle tats\u00e4chlich \u201edenken\u201c. KI-Modelle sehen S\u00e4tze oder W\u00f6rter nicht so wie Menschen; stattdessen verarbeiten sie Sequenzen mathematischer Vektoren. Der Workflow bewegt sich von $Input \\rightarrow Tokenization \\rightarrow Vectors \\rightarrow Model$ und schlie\u00dflich zur\u00fcck zu $Output Tokens$. In dieser Architektur sind Token die wahre Recheneinheit des Systemgehirns.<\/p>\n\n\n\n
Schlie\u00dflich erm\u00f6glicht die Tokenisierung eine genauere Preisgestaltung auf der Grundlage der tats\u00e4chlichen Rechenkomplexit\u00e4t. Einfache, gebr\u00e4uchliche W\u00f6rter ben\u00f6tigen m\u00f6glicherweise nur einen einzigen Token, w\u00e4hrend seltene Fachbegriffe oder komplexe Coding-Strings mehrere Token erfordern, um zerlegt zu werden. Durch die Abrechnung auf Basis von Token anstelle von Zeichen k\u00f6nnen Plattformen sicherstellen, dass die Preise die reale GPU-Leistung und die Rechenressourcen genau widerspiegeln, die vom Modell verbraucht wurden, um eine bestimmte Antwort zu generieren.<\/p>\n\n\n\n
Token vs. W\u00f6rter: Was ist der Unterschied?<\/h2>\n\n\n\n
In vielen F\u00e4llen ist chinesischer Content token-effizienter.<\/p>\n\n\n\n
Wie die KI-Preisgestaltung funktioniert<\/h2>\n\n\n\n
Die grundlegende Formel f\u00fcr die KI-Abrechnung ist einfach: Input-Token + Output-Token = Gesamtnutzung. Um dies zu veranschaulichen, betrachten wir eine typische Interaktion, bei der Sie das System bitten, eine Aufgabe auszuf\u00fchren. Wenn Ihr Prompt \u201eSchreibe einen SEO-Artikel\u201c lautet, k\u00f6nnte diese kurze Anweisung 10 Input-Token beanspruchen. Die KI generiert daraufhin eine umfassende Antwort, die 500 Output-Token umfassen k\u00f6nnte. In diesem Szenario w\u00fcrde sich Ihre abgerechnete Gesamtnutzung f\u00fcr die Transaktion auf 510 Token belaufen. Diese Aufschl\u00fcsselung ist entscheidend, da die meisten Anbieter Input- und Output-Token zu unterschiedlichen Tarifen berechnen, da das Generieren von neuem Text in der Regel mehr Rechenleistung erfordert als das Lesen der bereitgestellten Anweisungen.<\/p>\n\n\n\n
Warum Output-Token mehr kosten<\/h2>\n\n\n\n
Auf vielen Plattformen:<\/p>\n\n\n\n
\n
Input-Token = g\u00fcnstiger<\/li>\n\n\n\n
Output-Token = teurer<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Grund: Die Generierung von Text erfordert mehr Rechenleistung als das Lesen<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Was ist ein Kontextfenster?<\/h2>\n\n\n\n
Ein weiteres Schl\u00fcsselkonzept:<\/p>\n\n\n\n
\n
Das Kontextfenster ist die maximale Anzahl an Token, die sich ein Modell gleichzeitig \u201emerken\u201c kann.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
Beispiele:<\/p>\n\n\n\n
\n
8K Kontext \u2192 ~8.000 Token<\/li>\n\n\n\n
32K Kontext \u2192 ~32.000 Token<\/li>\n\n\n\n
128K Kontext \u2192 sehr lange Dokumente<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Warum das Kontextfenster wichtig ist<\/h2>\n\n\n\n
Das Kontextfenster ist ein entscheidender Faktor, da es die Grenzen der operativen Kapazit\u00e4t einer KI direkt definiert. Erstens bestimmt es die Grenzen der Inhaltsl\u00e4nge, die das Modell auf einmal verarbeiten kann. Ganz gleich, ob Sie lange Artikel erstellen, dicke PDF-Dokumente analysieren oder umfangreiche mehrstufige Gespr\u00e4che f\u00fchren \u2013 das Kontextfenster legt fest, wie viele Informationen verarbeitet werden k\u00f6nnen, bevor das Modell den Bezug zu fr\u00fcheren Daten verliert.<\/p>\n\n\n\n
Zweitens beeinflusst die Gr\u00f6\u00dfe dieses Fensters die Gesamtqualit\u00e4t des KI-Ged\u00e4chtnisses und der Leistung erheblich. Ein gr\u00f6\u00dferes Kontextfenster erm\u00f6glicht ein tieferes Verst\u00e4ndnis komplexer Zusammenh\u00e4nge innerhalb der Daten, was zu koh\u00e4renteren und kontextuell relevanteren Antworten f\u00fchrt. Wenn ein Modell mehr vom Gespr\u00e4chsverlauf oder vom Dokument auf einmal \u201esehen\u201c kann, ist es weniger wahrscheinlich, dass es halluziniert oder sich selbst widerspricht. Schlie\u00dflich hat das Kontextfenster eine direkte Auswirkung auf die Kosten. Die Nutzung eines gr\u00f6\u00dferen Teils des verf\u00fcgbaren Kontextes bedeutet die Verarbeitung einer gr\u00f6\u00dferen Menge an Token, was zwangsl\u00e4ufig zu einem erh\u00f6hten Token-Verbrauch und h\u00f6heren Betriebskosten f\u00fcr jede Anfrage f\u00fchrt. Mehr Token \u2192 h\u00f6here Kosten<\/p>\n\n\n\n
Token sind die W\u00e4hrung, das Ged\u00e4chtnis und die Recheneinheit von KI-Systemen.<\/strong><\/p>\n\n\n\nK\u00fcnstliche Intelligenz beeinflusst und gestaltet unseren Alltag grundlegend neu.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
KI-Token in Bildern und Videos<\/h2>\n\n\n\n
Da sich die KI von der Textverarbeitung zum Verst\u00e4ndnis visueller Medien weiterentwickelt, hat sich auch das Konzept der Token erweitert. Wenn Sie multimodale Modelle wie GPT-4o oder Gemini 1.5 Pro verwenden, um Bilder und Videos zu generieren oder zu analysieren, sieht das System diese nicht als Dateien, sondern als spezialisierte visuelle Token.<\/p>\n\n\n\n
Wie Bild-Token berechnet werden<\/h2>\n\n\n\n
Wenn Sie ein Bild in ein KI-Modell hochladen, interpretiert dieses das Bild nicht als Ganzes, so wie Menschen es tun. Stattdessen wird das Bild zun\u00e4chst in ein strukturiertes Format umgewandelt, das das Modell mathematisch verarbeiten kann. Der Prozess beginnt mit der Unterteilung des Bildes in ein Raster aus kleinen Regionen, die gemeinhin als Patches oder Kacheln (Tiles) bezeichnet werden. Jeder Patch stellt einen Pixelblock mit fester Gr\u00f6\u00dfe dar, z. B. 16x16 oder 32x32 Pixel, je nach Modellentwurf. Nach dieser Unterteilung wird jeder Patch in eine numerische Darstellung umgewandelt, die als Embedding bezeichnet wird. Dieses Embedding erfasst wichtige visuelle Merkmale wie Farben, Kanten, Texturen und Muster. In diesem Sinne funktioniert jeder Patch \u00e4hnlich wie ein Token bei der Textverarbeitung. So wie ein Satz f\u00fcr ein Sprachmodell in Token zerlegt wird, wird ein Bild f\u00fcr ein Vision-Modell in Patches zerlegt. Die Gesamtzahl der aus einem Bild erzeugten Patches wirkt sich direkt darauf aus, wie viel Rechenaufwand erforderlich ist.<\/p>\n\n\n\n
Zu Abrechnungszwecken vereinfachen die meisten KI-Plattformen diesen zugrunde liegenden Prozess, indem sie entweder feste Token-Kosten oder ein aufl\u00f6sungsbasiertes Preissystem verwenden. Bildern mit niedrigerer Aufl\u00f6sung wird h\u00e4ufig ein Standard-Token-Bereich zugewiesen, der in der Regel zwischen 85 und 800 Token pro Bild liegt. Dies erm\u00f6glicht es den Plattformen, vorhersehbare Preise anzubieten, ohne die Benutzer mit der Komplexit\u00e4t von Berechnungen auf Patch-Ebene zu belasten. Bei hochaufl\u00f6senden Bildern wird die Berechnung detaillierter. Anstatt das Bild als eine einzige Einheit zu verarbeiten, unterteilt das System es in mehrere Kacheln (Tiles). Jede Kachel wird dann separat verarbeitet, wobei ein eigener Satz von Patches erstellt wird und zus\u00e4tzliche Token verbraucht werden. Mit zunehmender Bildaufl\u00f6sung steigt auch die Anzahl der Kacheln, was zu einem h\u00f6heren Gesamt-Token-Verbrauch f\u00fchrt. Beispielsweise kann ein hochaufl\u00f6sendes Bild aufgrund der gr\u00f6\u00dferen Anzahl an enthaltenen visuellen Elementen um ein Vielfaches mehr Token ben\u00f6tigen als ein kleineres Bild.<\/p>\n\n\n\n
Ein weiterer wichtiger Faktor ist die visuelle Komplexit\u00e4t. Ein einfaches Bild mit gro\u00dfen einfarbigen Fl\u00e4chen ben\u00f6tigt weniger Patches zur Darstellung, w\u00e4hrend ein detailliertes Bild \u2013 wie ein Diagramm, ein Screenshot oder eine Grafik \u2013 mehr Kanten, Text und feine Strukturen enth\u00e4lt. Diese Details erfordern mehr Patches f\u00fcr eine genaue Kodierung, was die Gesamtzahl der ben\u00f6tigten Token erh\u00f6ht. Selbst wenn zwei Bilder die gleiche Aufl\u00f6sung haben, kann das komplexere Bild dennoch mehr Rechenressourcen verbrauchen. Einige fortschrittliche Modelle wenden auch dynamische Verarbeitungsstrategien an, bei denen Regionen mit mehr Details mehr Aufmerksamkeit oder eine feinere Darstellung erhalten, w\u00e4hrend einfachere Bereiche effizienter komprimiert werden. Obwohl dies intern geschieht und f\u00fcr den Benutzer nicht direkt sichtbar ist, best\u00e4rkt es die Erkenntnis, dass sowohl die Aufl\u00f6sung als auch der Inhalt den Token-Verbrauch beeinflussen.<\/p>\n\n\n\n
Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass die Berechnung von Bild-Token darauf basiert, wie ein Bild in Patches unterteilt und in numerische Daten umgewandelt wird. Jeder Patch fungiert als Recheneinheit, \u00e4hnlich wie ein Token im Text. W\u00e4hrend Plattformen die Preisgestaltung oft durch feste oder aufl\u00f6sungsbasierte Modelle vereinfachen, bleibt das Grundprinzip dasselbe: Eine h\u00f6here Aufl\u00f6sung und eine st\u00e4rkere Detailgenauigkeit f\u00fchren zu mehr Patches, was wiederum einen h\u00f6heren Token-Verbrauch zur Folge hat.<\/p>\n\n\n\n
Wie Video-Token berechnet werden<\/h2>\n\n\n\nScreenshot der OpenAI Sora Video-Showcase-Benutzeroberfl\u00e4che<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
Die Videoverarbeitung ist deutlich komplexer als die Bildverarbeitung, da sie eine zus\u00e4tzliche Dimension einf\u00fchrt: die Zeit. Anstatt ein einzelnes statisches Einzelbild zu analysieren, m\u00fcssen KI-Modelle eine Sequenz von Bildern interpretieren, die zusammen Bewegung und Kontext bilden. Um dies effizient zu verwalten, verarbeiten die meisten Modelle nicht jedes einzelne Bild eines Videos. Stattdessen verwenden sie eine Technik namens Frame-Sampling, bei der Bilder in einem festen Intervall extrahiert werden, z. B. ein Bild pro Sekunde oder einige Bilder pro Sekunde, je nach Aufgabe und Modellkonfiguration. Jedes gesampelte Bild wird dann auf die gleiche Weise wie ein Bild behandelt. Das Modell unterteilt das Bild in Patches, wandelt diese Patches in numerische Embeddings um und verarbeitet sie als visuelle Token. Mit anderen Worten: Jedes gesampelte Bild tr\u00e4gt seinen eigenen Satz von Token bei, genau wie ein einzelnes Bild. Das bedeutet, dass der Video-Token-Verbrauch im Wesentlichen die Akkumulation von Token aus allen gesampelten Bildern ist.<\/p>\n\n\n\n
Die Gesamtzahl der f\u00fcr ein Video ben\u00f6tigten Token kann gesch\u00e4tzt werden, indem man die Anzahl der gesampelten Bilder mit den Token-Kosten pro Bild multipliziert. Wenn ein Modell beispielsweise ein Bild pro Sekunde aus einem einmin\u00fctigen Video extrahiert, verarbeitet es 60 Bilder. Wenn jedes Bild basierend auf seiner Aufl\u00f6sung einer bestimmten Anzahl von Token entspricht, ergibt sich die Summe der Eingabe-Token aus all diesen Bildern. Hochaufl\u00f6sende Bilder oder komplexere visuelle Darstellungen innerhalb jedes Bildes k\u00f6nnen die Token-Anzahl weiter erh\u00f6hen. Aus diesem Grund wird die Verarbeitung l\u00e4ngerer Videos schnell teuer. Eine Verl\u00e4ngerung der Videodauer erh\u00f6ht die Anzahl der gesampelten Bilder, und eine Erh\u00f6hung der Abtastrate l\u00e4sst dieses Wachstum noch schneller werden. Wenn man beispielsweise zwei Bilder pro Sekunde statt eines sampelt, w\u00fcrde sich die Anzahl der Bilder verdoppeln und folglich auch der Token-Verbrauch. In \u00e4hnlicher Weise erh\u00f6hen hochaufl\u00f6sende Videos die Kosten, da jedes Bild mehr visuelle Daten zum Kodieren enth\u00e4lt.<\/p>\n\n\n\n
Ein weiterer wichtiger Faktor ist die zeitliche Koh\u00e4renz. Einige fortschrittliche Modelle versuchen, Bewegungen und Beziehungen zwischen den Bildern zu verstehen, anstatt sie nur als isolierte Bilder zu behandeln. Dies kann zwar die Genauigkeit bei Aufgaben wie der Aktionserkennung oder dem Szenenverst\u00e4ndnis verbessern, erh\u00f6ht aber auch die Rechenkomplexit\u00e4t und erfordert m\u00f6glicherweise zus\u00e4tzliche interne Darstellungen, die \u00fcber die einfache bildbasierte Token-Z\u00e4hlung hinausgehen. Da der Video-Token-Verbrauch sowohl mit der L\u00e4nge als auch mit der Aufl\u00f6sung schnell ansteigt, stellt dies hohe Anforderungen an das Kontextfenster des Modells. Alle gesampelten Bilder m\u00fcssen zusammen mit allen zugeh\u00f6rigen Texteingaben und -ausgaben innerhalb des maximalen Token-Limits des Modells liegen. Aus diesem Grund sind f\u00fcr die Videoanalyse h\u00e4ufig Large-Context-Modelle erforderlich. Modelle mit sehr gro\u00dfen Kontextfenstern, die manchmal eine Million Token \u00fcberschreiten, wurden speziell f\u00fcr die Verarbeitung langer Sequenzen visueller und textueller Daten entwickelt, ohne dass wichtige Informationen verloren gehen.<\/p>\n\n\n\n
Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Video-Token berechnet werden, indem ein Video in gesampelte Einzelbilder unterteilt wird und jedes Bild dann wie ein gew\u00f6hnliches Bild verarbeitet wird. Der gesamte Token-Verbrauch h\u00e4ngt von drei Hauptfaktoren ab: der Dauer des Videos, der Bildabtastrate sowie der Aufl\u00f6sung und Komplexit\u00e4t jedes Einzelbildes. Da diese Faktoren zunehmen, steigt der Token-Verbrauch schnell an, was Video zu einer der ressourcenintensivsten Eingabearten f\u00fcr KI-Systeme macht.<\/p>\n\n\n\n
So wie Textmodelle im Laufe der Zeit effizienter wurden, verbessert sich auch die visuelle Tokenisierung. Neuere Modelle k\u00f6nnen visuelle Daten besser komprimieren, sodass sie l\u00e4ngere Videos und hochaufl\u00f6sendere Bilder verstehen k\u00f6nnen, ohne dass die Kosten proportional steigen. F\u00fcr Benutzer hilft dieses Verst\u00e4ndnis bei der Optimierung von Workflows \u2013 zum Beispiel kann das Zuschneiden eines Bildes auf den wichtigsten Bereich oder das K\u00fcrzen eines Videoclips die Token-Anzahl erheblich reduzieren und Ihre API-Ausgaben senken.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
If you\u2019ve used AI tools like ChatGPT, Claude, or Gemini, you\u2019ve probably seen the term \u201ctokens\u201d everywhere. Whether it\u2019s API pricing, model limits, or \u201ccontext windows,\u201d tokens are at the core of how AI actually works. So what exactly are tokens\u2014and why do they matter so much? This guide breaks it all down in a clear, practical way. What Are Tokens? At a basic level: A token is the smallest unit of text that an AI model processes. It\u2019s not exactly a word or a character. A token can be: Example: I love AI tools Tokenized as: [“I”, “love”, “AI”, “tools”] \u2192 4 tokens But a more complex word: unbelievable Might become: [“un”, “believ”, “able”] \u2192 3 tokens Why Not Charge by Word Count? A common question arises: why don\u2019t AI platforms simply charge by word or character count, much like traditional translation services? The shift to token-based billing is driven by three fundamental technical necessities. First, language standardization is nearly impossible with word counts. While English relies on clear spaces between words, languages like Chinese do not, and others like Japanese or Korean possess highly complex morphological structures. Tokens provide a universal metric that standardizes processing costs across all human languages. Second, tokens represent how models actually think. AI models do not see sentences or words as humans do; instead, they process sequences of mathematical vectors. The workflow moves from $Input \\rightarrow Tokenization \\rightarrow Vectors \\rightarrow Model$, and finally back to $Output Tokens$. In this architecture, tokens are the true computational unit of the system’s brain. Finally, tokenization allows for more accurate pricing based on actual computational complexity. Simple, common words might only require a single token, whereas rare technical terms or complex coding strings require multiple tokens to break down. By billing based on tokens rather than characters, platforms can ensure that pricing accurately reflects the real-world GPU power and compute consumed by the model to generate a specific response. Tokens vs Words: What\u2019s the Difference? Content Type 1 Token \u2248 English ~0.75 words Chinese ~1 character Mixed text 1\u20134 characters Example: In many cases, Chinese content is more token-efficient. How AI Pricing Works The fundamental formula for AI billing is simple: Input Tokens + Output Tokens = Total Usage. To visualize this, consider a typical interaction where you ask the system to perform a task. If your prompt is “Write an SEO article,” that short instruction might account for 10 input tokens. The AI then generates a comprehensive response that could span 500 output tokens. In this scenario, your total billed amount for the transaction would be 510 tokens. This breakdown is crucial because most providers price input and output tokens at different rates, as generating new text typically requires more computational power than reading the provided instructions. Why Output Tokens Cost More On many platforms: Reason:Generating text requires more computation than reading it What Is a Context Window? Another key concept: The context window is the maximum number of tokens a model can \u201cremember\u201d at once. Examples: Real Example: Conversation history: Turn 1: 100 tokens Turn 2: 200 tokens Turn 3: 300 tokens Why Context Window Matters The context window is a critical factor because it directly defines the boundaries of an AI’s operational capacity. First, it dictates the limits of content length that the model can handle at once. Whether you are generating long-form articles, analyzing thick PDF documents, or maintaining extensive multi-turn conversations, the context window determines how much information can be processed before the model starts losing track of earlier data. Second, the size of this window significantly affects the overall quality of the AI’s memory and performance. A larger context window allows for a deeper understanding of complex relationships within the data, leading to more coherent and contextually relevant responses. When a model can “see” more of the conversation history or document at once, it is less likely to hallucinate or contradict itself. Finally, the context window has a direct impact on cost. Utilizing more of the available context means processing a higher volume of tokens, which inevitably leads to increased token usage and higher operational expenses for each request.More tokens \u2192 higher cost Tokens are the currency, memory, and computation unit of AI systems. AI Tokens in Images and Videos As AI evolves from processing text to understanding visual media, the concept of tokens has also expanded. When you use multimodal models like GPT-4o or Gemini 1.5 Pro to generate or analyze images and videos, the system doesn’t see them as files, but as specialized visual tokens. How Image Tokens Are Calculated When you upload an image to an AI model, it does not interpret the picture as a whole the way humans do. Instead, the image is first transformed into a structured format that the model can process mathematically. The process begins by dividing the image into a grid of small regions, commonly referred to as patches or tiles. Each patch represents a fixed-size block of pixels, such as 16\u00d716 or 32\u00d732 pixels, depending on the model design.After this division, each patch is converted into a numerical representation known as an embedding. This embedding captures important visual features like colors, edges, textures, and patterns. In this sense, each patch functions similarly to a token in text processing. Just as a sentence is broken into tokens for a language model, an image is broken into patches for a vision model. The total number of patches generated from an image directly affects how much computation is required. For billing purposes, most AI platforms simplify this underlying process by using either a fixed token cost or a resolution-based pricing system. Lower-resolution images are often assigned a standard token range, typically somewhere between 85 and 800 tokens per image. This allows platforms to provide predictable pricing without exposing users to the complexity of patch-level calculations.When dealing with higher-resolution images, the calculation becomes more detailed. Instead of processing the image as a single unit, the system divides it into multiple tiles. Each tile is<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":4479,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none","_seopress_titles_title":"What Are AI Tokens? Pricing, Context Window & Image\/Video Token Explained","_seopress_titles_desc":"Learn what AI tokens are and how they work. 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