要不要跟 AI 说英文
Published: 2025-08-04
请问 LLM 的 token 是怎么计算的？假如我在使用 chatGPT 或者 Claude 的时候，我应该跟它说中文，还是说英文？我想知道人类输入的语言是否会影响 LLM 的理解，还有就是不同的语言是否会需要更多的消耗，带来更多的成本
LLM 的 token 是怎么计算的
现在的主流大模型（GPT-4、Claude、Gemini 等）都先把输入文字做「tokenization」——把字符拆成“token”。 OpenAI 用 tiktoken，Claude 用自家 BPE，Gemini/Llama 用 SentencePiece。
经验上：
– 英文平均 1 token ≈ 4 个字符 ≈ 0.75 个英文单词。
– 中文、日文等 CJK 文字因为 UTF-8 字节更长，通常一个汉字≈2-3 token，整句会比同长度英文多出 1.5-2.5 倍 token。
想精确算，可直接把文本贴到官方或第三方计数器（如 llmtokencounter.com、token-calculator.net）查看对应模型的 token 数。
有一些线上的工具，可以输入一段文本内容，然后看到 tokenization 的结果。比如这个 revechat 的 token calculator,
可以看到 token 的数量其实跟字母的数量不一定是一一对应的关系。How I met your mother 里有 21 个英文字母，一共只消耗了 5 个 token.
中文的 老爸老妈浪漫史，7 个汉字最后换算出来是 7 个 token.
这里只是举例，没有说这里的中文和英文是十分贴合对应的意思，只是刚好脑子里想出来了这句话。
而且这里不同的语言还会有不同的区别。有一篇来自 Yennie Jun 的关于这个话题很好的文章，all languages are not created tokenized, 里面写到：
This process of tokenization is not uniform across languages, leading to disparities in the number of tokens produced for equivalent expressions in different languages. For example, a sentence in Burmese or Amharic may require 10x more tokens than a similar message in English.
我的感想是，所有的语言都很美丽，但有的语言比其他的语言更贵 lol
回到最开始的问题，说中文还是说英文更划算？
成本：API 按 token 计费。以 OpenAI GPT-4o 为例，1 M token 输入 $5、输出 $20；中文因 token 多，同样字数成本比英文高 50-100%。
性能：训练语料以英文为主，英文任务通常更准、更快；小语种（如泰语、缅甸语）不仅 token 膨胀，还可能生成速度慢、质量低。
结论：
– 如果你追求最低成本且英文水平 OK，用英文提问最经济。
– 如果问题本身就是中文语境，或你的英文表达受限，直接写中文即可，额外费用在可接受范围，且 GPT/Claude 对中文的理解已相当不错。
一句话总结：
“英文 token 少→便宜，中文 token 多→稍贵；但模型对两种语言都能理解，按你最能清晰表达的语种来就行。”
虽然中文 tokenise 后的 token 更多，但中文是一种信息密度比较高的语言。表达同样的意思，中文需要的字符更少，而且我们是中文母语者，没有经过训练的情况下很难用简短干练的英文表达自己。考虑到这点到话，结论会有什么变化吗
通常还是英文更省 token（即更省钱），只是“贵多少”被稀释了一些；
量化对比
信息密度：
语言学里用“每字符信息量（bits/char）”衡量，现代汉语≈8.0 bits/char，英语≈4.5 bits/char。
也就是说，表达同一句话，中文需要的字符数大约是英文的 4.5/8.0 ≈ 0.56 倍。
Token 密度：
英文平均 1 token 对应 4–5 个字符。
中文平均 1 token 对应 1.2–1.5 个字符（一个汉字本身≈2–3 token，因为 UTF-8 编码 + BPE）。
因此，中文的 token/char 比例大约是英文的 3–3.5 倍。
综合两个因子
token(中文) / token(英文) ≈ (字符比) × (token/char 比) ≈ 0.56 × 3.2 ≈ 1.8
即：
对同一段语义，中文最终 token 数大约比英文多 60–100%。
信息密度高只能把 “2.5 倍” 拉到 “1.8 倍”，但并未抹平差距，因此英文仍然更便宜。
什么时候有例外？
专有中文术语、诗词、成语或法律条文，中文极度凝练，可能让字符比进一步降到 0.3–0.4，此时成本差异缩小到 < 50 %。 反之，英文里出现大量缩写（AI, DNA, USB）时，英文 token 数还可能再降，差距重新拉大。
建议
若追求极致省钱，且你能用英文准确描述，优先用英文。 如果中文表达更简洁、准确（或你更擅长），不必因成本而勉强转英文——额外费用通常只是几厘钱，不值得牺牲清晰度。
我觉得还要考虑自己使用 AI 的场景，如果是写程式，本身很多的上下文就已经是英文了，倒不如尽量使用英文。反正 AI 不会挑语法或者拼写的错误，而且自己也不需要频繁切换语言。好处多多。
disclaimer: 本文是我和 Kimi 的聊天整理出来的，没有做太多 fact check. 就是自己想知道着玩。