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English(EN) Non-English Prompts Cost More Tokens, Context and Money in Most LLMs

大多数大型语言模型使用非英语提示词会消耗更多Token和金钱

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

最近的一项分析显示，在大多数大型语言模型中使用非英语语言会因Token化差异而产生更高的成本。例如，像Claude Opus 5这样的模型，将俄语文本的Token化速率几乎是英语的三倍，即使Token单价相同，也会导致非英语提示词的费用显著增加。这种差异源于Tokenizer在特定语言语料库上的训练方式，英语序列通常被分配单个Token，而其他语言则被分解成更多片段。 AI

影响 由于Token化偏差，非英语用户在使用当前大型语言模型时可能会面临更高的成本和更少的上下文窗口使用量。

排序理由 对大型语言模型非英语语言Token化成本的分析。

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大多数大型语言模型使用非英语提示词会消耗更多Token和金钱

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对大型语言模型非英语语言Token化成本的分析。
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报道来源 [2]

  1. Medium — Claude tag TIER_1 English(EN) · Khasky ·

    大多数大型语言模型中，非英语提示会消耗更多Token、上下文和金钱

    <div class="medium-feed-item"><p class="medium-feed-image"><a href="https://medium.com/@khasky/non-english-prompts-cost-more-tokens-context-and-money-in-most-llms-e94cbab2bb8c?source=rss------claude-5"><img src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/0*MKzkkA-DLG0Lt39q.png" wid…

  2. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Khasky ·

    非英语提示在大多数大型语言模型中消耗更多Token、上下文和金钱

    <p>Claude Opus 5 costs $5 per million input tokens whether a prompt arrives in English or in Russian. What changes between the two languages is how many tokens the same paragraph becomes, and the bill is that count multiplied by the price.</p> <p>A recent test on <a href="https:/…

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