豆包大模型处理图片时，‌token计算的核心逻辑是将图像分割为16×16像素的方块，每个方块视为1个token‌。这种计算方式直接影响模型处理图片的效率、精度和成本。以下是关键要点：

1. ‌基础单位划分标准‌
   图片首先被分割为若干16×16像素的方块（称为"patch"），每个patch作为1个token输入模型。例如，一张512×512像素的图片会被拆解为1024个token（32×32个patch）。

2. ‌分辨率与token数量的正比关系‌
   token总数随图片分辨率呈平方级增长。若图片尺寸扩大1倍（如1024×1024像素），token数量会增至4096个，直接提升计算资源消耗。

3. ‌通道数据的处理机制‌
   彩色图片的RGB三通道会被合并计算，每个patch仍对应1个token（非3个）。模型通过线性投影将三维像素数据压缩为向量表示。

4. ‌特殊标记的额外消耗‌
   实际token数需加上系统预留的类别标记（如[CLS]）和位置编码，通常额外增加1-2个token，占总消耗比例极小。

5. ‌压缩技术的优化空间‌
   部分场景可通过降低patch分辨率（如32×32像素）减少token数，但会损失细节识别能力，需权衡精度与效率。

理解token计算规则有助于预估算力需求——‌图片token数≈（高度×宽度）÷256‌。实际应用中建议优先裁剪无关区域，或通过降采样控制输入尺寸，以优化推理成本。