每秒500个token是什么体验？这个工具让你眼见为实|token|代码|工具|标识符|编程|调用|速度

本地大模型跑分越来越夸张。"M3芯片47 tok/s"、"RTX 4090冲到180 tok/s"、"Groq直接500 tok/s"——这些数字满天飞，但你真的知道它们意味着什么吗？除非你亲眼见过token以这种速度喷涌而出，否则很难建立直观感受。有人做了个小工具，专门解决这个"数字盲区"问题。

这个可视化工具设计了四种输出模式，对应你日常用大模型的真实场景。代码模式是带语法高亮的伪代码，最典型；纯文本模式模拟聊天对话的散文输出；思考模式用暗淡斜体交替显示推理过程和代码，模仿o1这类推理模型的"自言自语"；智能体模式则模拟AI编程助手的完整工作流——工具调用、代码生成、处理暂停交替出现。

建议从默认的30 tok/s开始，试着跟读。然后按数字键切换：1是5 tok/s，树莓派级别本地模型的速度；5跳到60 tok/s，接近Claude或GPT的典型 hosted 体验；7达到200 tok/s，进入Groq的领地；9直接飙到800 tok/s，Cerebras级别——这时候瓶颈已经不是算力，是你的眼睛跟不跟得上。

关键对比：保持同一速度，在代码模式(c)和文本模式(t)之间切换。差异非常明显，而且这是故意的。

工具对token的简化定义值得一提。它模拟的是BPE风格的分词，而非任何厂商的具体实现——无论是tiktoken还是Claude的分词器，细节本就互不兼容。短词通常占一个token；长标识符会被拆开，比如processUserInput变成process + User + Input；标点符号和运算符一般也算独立token。代码比散文的token密度高得多，同样的tok/s在不同内容类型下感受天差地别。跑分数字本身没撒谎，但主观体验随内容剧烈波动——这正是这个工具想要暴露的认知落差。