LLM token 成本因语言和数据类型而异

一项新的分析显示，在使用大型语言模型时，不同语言和数据类型的 token 成本存在显著差异。研究发现，在 GPT-5 上，西班牙语文本的成本可能比英语高出 30%，这比 GPT-4 有了显著改进。尽管价格差异较小，但 Claude 的 Opus 模型每英文单词的成本大约是其 Sonnet 模型的 2.5 倍。值得注意的是，CSV 数据被证明是最昂贵的格式，每字符的 token 数远高于英语散文，而使用 GPT-5 的新分词器对代码分词没有改进。 AI

影响 了解 token 成本对于优化 LLM 使用和管理费用至关重要，尤其是在多语言应用程序和结构化数据处理方面。

排序理由 该集群包含一项关于跨语言和数据类型测量 LLM token 成本的详细分析和方法，类似于一篇研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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