像GPT-4o和Gemini这样的AI模型根据token而非单词收费,而给定文本所需的token数量因语言而异。由于tokenizers的训练方式,非英语提示词通常比英语提示词需要更多的token,从而导致了“语言token税”。虽然较新的tokenizers提高了效率,但差异依然存在,建议用户衡量不同模型和语言的提示词成本。此外,提示词优化技术,如删除冗余规则、多余空格和美化打印,可以普遍降低token使用量和成本。 AI
影响 了解不同语言的token化差异可以帮助开发人员为全球AI应用优化成本和上下文窗口使用。
排序理由 该项目讨论了现有LLM在不同语言的token化对定价的影响,而不是发布新模型或研究突破。
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