非英语用户，正在被AI悄悄"加价" 最近看到一组数据，把萨顿的《苦涩的教训》翻译成各种语言，看看主流大模型的tokenizer会"吃"掉多少token（以OpenAI英文为基准1.0×）。 几个炸裂的发现： 一、中文居然比英文还便宜 在国产模型上： - Qwen3.6：0.85× - DeepSeek V4：0.87× - Kimi K2.6：0.81× 国产模型对中文是真·亲妈级优化。 二、Claude（Anthropic）的"语言税"高得离谱 - 中文：1.71× - 阿拉伯语：2.86× - 印地语：3.24× 同样的内容，用Claude处理小语种，token费用直接翻3倍。 三、各家平均"语言税"排名 - Gemini 3.1：1.22×（最良心） - Qwen3.6：1.23× - OpenAI：1.33× - DeepSeek V4：1.49× - Kimi K2.6：1.76× - Anthropic：2.07×（最贵） 四、印地语是最大输家 作为全球第三大母语，平均要付2.00×的税，被严重忽视。 --- 几点思考： - 中文用户用国产模型，不只是情怀，是真实惠 - 用Claude写小语种内容前，先掂量下钱包 - tokenizer的训练语料分布，藏着AI公司的真实优先级 你平时用哪家AI最多？有感受到这种"语言差价"吗？评论区聊聊。 数据：Aran Komatsuzaki --- #AI #ChatGPT #Claude #DeepSeek #Kimi #国产大模型 #AI使用技巧 #人工智能 #token