“在同等表达内容下，中文的 token 数通常比英文少，因此理论上 token 计费成本更低。但是否真正便宜，还要看具体模型的语言优化程度、输出长度、上下文结构。”

需要我给你做一个「中英对照 token 使用对比表」或「同义表达 → token 成本分析」的简明表格吗？

4o

您说：

需要

ChatGPT 说：

中英语句Token消耗对比表

这是你需要的 中英文语句 Token 消耗对比表，可以帮助你直观了解：

• 同样语义内容下，中文表达通常使用更少的 Token；
• 但差距不总是显著，部分句子两种语言 Token 数相当；
• 英文因空格、词干拆分等，Token 更分散。

是否还需我为这张表做出图示或导出为 Excel 文件？

4o

您说：

同样语义内容下，中文表达通常使用更少的 Token；

但差距不总是显著，部分句子两种语言 Token 数相当；

英文因空格、词干拆分等，Token 更分散。如果完全是中文开发的LLM ，token消耗整体比英文开发的LLM 成本低。这个结论可以成立。对吗？

ChatGPT 说：

这个结论在特定条件下可以成立，但不能一概而论。我们可以从 理论、实践、模型架构 三个角度拆解：

✅ 条件成立时：中文 LLM token 消耗确实更低、成本更优

1. 中文语言密度高

• 中文每个字含义独立，token 少但表达力强。
• 同样的信息，英文往往需要更多 token 才能说清楚。

2. 完全中文预训练的 LLM

• 例如：ChatGLM、BaiChuan、Yi-34B 等，tokenizer 和语料都为中文优化；
• 中文 prompt 和输出都更紧凑，能进一步节省 token；
• 运行成本相对英文 LLM（如 GPT-4）可低 30%～50%。

✅ 举例说明：

“请帮我写一封道歉信”

• 中文模型：7 tokens → 中文输出约 80 tokens
• 英文模型：“Please write an apology letter for me” → 10–12 tokens，英文输出约 120 tokens ➡️ 中文端到端总 token 更少

⚠️ 但以下情况可能抵消或逆转优势：

1. 中文模型精度不如英文 LLM

• 英文 LLM（如 GPT-4）训练规模更大、上下文理解更强；
• 中文模型可能输出重复、歧义、逻辑不连贯，用户被迫重试或补 prompt → token 实际消耗更高。

2. Tokenizer 不统一

• 有些多语言 LLM（如 GPT 系列）对中文 tokenize 不够细致；
• 中文分词规则复杂，某些罕用字词会被拆成多个 token → 变相增加 token 数量。

3. 系统提示（System Prompt）+历史上下文是英文

• 即使用户输入中文，系统层或 prompt template 使用英文，也会消耗不少英文 token。

✅ 正确的结论应是：

如果使用的是专为中文优化的本地 LLM（如 BaiChuan、ChatGLM），并且 prompt 和输出都在中文语境内，那么相比英文 LLM，token 消耗和单位成本通常更低。 但要实现显著优势，前提是：模型精度足够高，不需要补充上下文来弥补理解力。