ds回答-token消费 中英文

在大型语言模型中,汉字与英文单词的Token消耗存在显著差异,具体如下:


一、汉字Token消耗

  1. 基本换算

    • 常规范围 ‌:1个汉字 ≈ ‌1-2 Tokens‌‌12
    • 典型模型差异 ‌:
      • 通义千问、百度文心等模型:1汉字=1 Token‌4
      • GPT系列模型:1汉字≈1.5 Tokens‌34
      • 腾讯混元模型:1汉字≈1.8 Tokens‌4
  2. 示例对比

    • 中文句子"你好!今天天气真好。"(8字)→ ‌8-16 Tokens‌‌1
    • 纯中文文本中,每千字约消耗 ‌500-1000 Tokens‌‌34

二、英文单词Token消耗

  1. 基本换算

    • 短单词‌(如"hello"、"cat"):1单词=1 Token‌15
    • 长单词 ‌(如"extraordinary"):可能被拆分为 ‌2-3 Tokens‌‌15
    • 综合平均‌:1英文单词≈1.3-1.5 Tokens‌34
  2. 示例对比

    • 英文句子"ChatGPT is amazing!"(3单词)→ ‌4-5 Tokens‌("ChatGPT"拆为"Chat"+"GPT")‌15
    • 纯英文文本中,每千词约消耗 ‌1300-1500 Tokens‌‌35

三、中英文Token消耗差异

语言 每单位消耗Token 等效资源占用
中文 1字≈1-2 Tokens 1千字≈500-1000 Tokens‌34
英文 1词≈1-3 Tokens 1千词≈1300-1500 Tokens‌35

效率对比 ‌:相同Token额度下,中文可输入内容约为英文的 ‌2-3倍‌‌36(例如1000 Tokens可处理约500汉字或750英文单词)。


四、影响因素

  1. 分词算法‌:不同模型(如GPT、Claude)对相同文本的分词规则不同‌14。
  2. 特殊符号‌:标点、空格等均单独计为Token‌12。
  3. 上下文长度‌:多轮对话中历史Token会累积占用资源‌37。

五、优化建议

  • 中文场景‌:尽量使用短句,避免复杂拆分‌14。
  • 英文场景‌:优先使用短单词,减少长复合词‌45。
  • 跨语言场景‌:混合输入时需注意中英文Token消耗比例差异‌36。

通过合理控制文本复杂度与语言选择,可显著降低Token消耗成本‌34。

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