AI 大模型的「中文稅」：中文比英文更費 Token，為什麼？
中文在大模型中消耗更多 Token 的原因
中文在大模型中通常比英文消耗更多 Token，主要原因來自於語言結構與分詞機制的差異。
分詞器（Tokenizer）的技術限制
中文沒有空格分隔詞語，系統必須依賴上下文與語意來判斷詞彙邊界，導致分詞器需處理更多組合與變體，進而增加 Token 數量。
語言特性與字符集的差異
中文字符集龐大，每個字皆為獨立單位，與英文的詞語結構不同。根據技術分析，中文通常比英文多消耗 30% 至 70% 的 Token，這並非模型偏見，而是技術本質。
實際應用中的成本差異
在實際使用中，相同內容以中文提問，可能導致 Token 成本高出數倍。例如，OpenAI 與 Anthropic 的模型中，中文 token 消耗普遍高於英文。
例外情況與優化策略
雖然一般情況下中文更耗 Token，但有部分模型（如 Llama 4 Maverick 或 DeepSeek）在跨語言處理上表現優異，能有效降低非英語語言的 Token 消耗。
此外，使用文言文或簡化語句與 AI 對話，可能因語法結構更簡潔而減少 Token 消耗，顯示語言風格對成本有顯著影響。
模型選擇與使用建議
- 選擇模型時，應考量其對非英語語言的 Token 效率。
- 若需降低成本，可嘗試使用簡化語、文言文或特定格式輸入。
- 避免過長或複雜的中文句子，以減少 Token 消耗。