English(EN) I ran the same text through two tokenizers. They disagreed by 20%.

大型语言模型分词器存在 20% 的差异，影响成本估算

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-18 10:26

大型语言模型的不同分词器在处理相同文本时会产生显著不同的 token 数量，对于中文文本，OpenAI 的 cl100k_base 和 o200k_base 分词器之间观察到了 20% 的差异。这种差异给成本估算工具带来了问题，特别是对于词汇表不那么透明的模型（如 DeepSeek），可能导致不准确的成本预测。建议开发者使用 API 响应中的实际 token 数量，而不是依赖估算，以确保准确的成本管理和优化。 AI

影响不同大型语言模型分词器产生的 token 数量不准确，可能导致 AI 应用的成本超支和错误的优化决策。

排序理由该条目讨论了大型语言模型分词和成本估算工具的一个实际问题，而不是一个新的模型发布或研究突破。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · tine · 2026-08-18 10:26

我用两个分词器处理了同一段文本。它们相差了 20%。

<h1> SpendGuard 文章 03 — Your cost estimates are 20% off </h1> <blockquote> <p>目标平台：dev.to → 拆 5 条 X thread（自动发）<br /> 定位：文章 01（定价杠杆）02（账单实测）之后的「测量误差」篇——成本工具的隐性错误<br /> 数据：tiktoken 本地实测（同文本 cl100k 2,496 vs o200k 1,949）</p> </blockquote> <h2> I ran the same text through two tokeniz…

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我用两个分词器处理了同一段文本。它们相差了 20%。

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