作家｜汤一涛

剪辑｜ 靖宇

Opus 4.7 刚发布那几天，X 上谈论纷纭。有东说念主说一次对话就把她的 session 额度用光了，有东说念主说归拢段代码跑完的资本比上周翻了一倍多；还有东说念主晒出我方 200 好意思元 Max 订阅不到两小时就触顶的截图。

孤苦拓荒者 BridgeMind 承认 Claude 是寰宇上最佳的模子，但同期亦然最贵的模子。他的 Max 订阅用不到两小时就名额了，但幸好——他买了两份。｜图片起首：X@bridgemindai

Anthropic 官方价钱没变，每百万输入 token 仍是 5 好意思元，输出 25 好意思元。但这个版块引入了新 tokenizer，同期 Claude Code 把默许 effort 从 high 提到了 xhigh。两件事重叠，归拢份责任破钞的 token 变成了畴前的 2 到 2.7 倍。

我在这些筹商里看到两个和汉文相关的说法。一个是：汉文在新 tokenizer 下险些没涨，汉文用户躲过了此次加价。另一个更成心思： 古文比当代汉语还省 token，用文言文跟 AI 对话不错从简资本 。

第一个说法默示 Claude 对汉文作念了某种优化，但 Anthropic 的发布文档里，没提过任何和汉文关连的迤逦。

第二个说法例更深重释。古文对东说念主类读者来说显然比当代汉语难解，一个对东说念主类更复杂的文本，若何会对 AI 更容易？

于是我作念了一次测试，用 22 段平行文本（包含买卖新闻、时期文档、古文、通俗对话等类型），同期送进 5 个 tokenizer（Claude 4.6 和 4.7、GPT-4o、Qwen 3.6、DeepSeek-V3），读取每段文本在每个模子下的 token 数，作念横向对比。

测试文本：

1、通俗对话中英文（旅行、论坛乞助、写稿肯求）

2、时期文档中英文（python 文档、Anthropic 文档）

3、新闻中英文（NYT 时政新闻、NYT 买卖新闻、苹果公司官方声明）

4、体裁选段中英古汉语（《发兵表》《说念德经》）

测完之后，两个说法都得到了部分考据，但事实会比传言更复杂一些。

汉文税

先说论断：

1、 在 Claude 和 GPT 上，汉文一直比英文贵

2、 在 Qwen 和 DeepSeek 上，汉文反而比英文低廉

3、 Opus 4.7 此次激励轰动的 tokenizer 升级，通胀险些只发生在英文上，汉文照葫芦画瓢

看具体数字。Claude Opus 4.7 之前的全系列模子（包括 Opus 4.6、Sonnet、Haiku），使用的是归拢个 tokenizer。在这个 tokenizer 下，汉文的 token 破钞全线高于等量英文本色，cn/en 比值畛域在 1.11× 到 1.64× 之间。

最顶点的场景出咫尺 NYT 作风的买卖新闻：归拢段本色，汉文版要多破钞 64% 的 token，等于多付 64% 的钱。

Opus 4.6 偏握之前的 Claude 模子，汉文 token 的破钞量显赫高于其它模子（红框）

最顶点的场景出咫尺 NYT 作风的买卖新闻：归拢段本色，汉文版要多破钞 64% 的 token（绿框）

GPT-4o 的 o200k tokenizer 好一些，cn/en 比值多质问在 1.0 到 1.35× 之间，部分场景低于 1。汉文仍然举座偏贵，但差距比 Claude 小得多。

国产模子 Qwen 3.6 和 DeepSeek-V3 的数据则皆备反了过来。两者的 cn/en 比值大面积低于 1，这意味着相通的本色，汉文版反而比英文版省 token。 DeepSeek 最低作念到了 0.65×，归拢段话汉文版比英文版低廉三分之一 。

Opus 4.7 的新 tokenizer 通胀险些只发生在英文上。英文 token 数扩展了 1.24× 到 1.63×，汉文大都保管在 1.000×，险些莫得变化。发轫那些英文拓荒者的账单轰动，汉文用户如实没感受到。原因可能是汉文在旧版上依然被切到了单字颗粒度，可拆分的空间极小。

Opus 4.7 对比 4.6，英文破钞的 token 更多了，汉文反而没变

测试经由中我还把稳到一件事。token 破钞的互异不仅仅账单问题，它胜仗影响责任空间的大小。相通 200k 高下文窗口，用旧版 Claude tokenizer 装汉文辛勤，能塞进去的本色量比英文少 40% 到 70%。

归拢类责任，比如让 AI 分析一份长文档或者是追念一组会议记录，汉文用户能喂给模子的材料更少，模子能参考的高下文更短。收尾即是付了更多的钱，但得到的是更小的责任空间。

四组数据放在一皆看，一个问题自然浮出来：

为什么归拢段本色换个讲话，token 数就不一样？为什么 Claude 和 GPT 的汉文贵，Qwen 和 DeepSeek 的汉文反而低廉 ？

谜底藏在上文屡次提到的宗旨 tokenizer（分词器）上。

02

一个汉字，不错切成几块？

模子在读到任何翰墨之前，融会过 tokenizer 把输入切成一个个 token。你不错把 tokenizer 遐想成 AI 的「积木切割机」。你输入一句话，它认真把这句话拆成一块块程序化的积木（也即是 token）。AI 模子不看翰墨，只认积木的编号。你用若干块积木，就付若干钱。

英文的切法比拟恰当直观，比如「intelligence」大略率是一个 token，「information」亦然一个 token，一个单词对应一个计费单元。

但汉文到了这一步就出问题了。把归拢句话「东说念主工智能正在重塑巨匠的信息基础智力」隔离送进 GPT-4 的 cl100k tokenizer 和 Qwen 2.5 的 tokenizer，切出来的收尾皆备不同。

GPT-4 基本把每一个汉字都拆成了一个 token；Qwen 则会把词语识别成一个 token，举例「东说念主工智能」这 4 个字在千问只算一个 token。

归拢句 16 个汉字的话，GPT-4 切出来 19 个 token，Qwen 切出来唯有 6 个。

为什么会切成这么？原因在一个叫 BPE（Byte Pair Encoding）的算法。

BPE 的责任姿首，是统计检修语料里哪些字符组合出现频率最高，然后把高频组合合并成一个 token，纳入词表。

GPT-2 期间，检修语料的绝大多数是英文。英翰墨母组合（th、ing、tion）反复出现，很快就被合并成 token。中翰墨符在阿谁语料池里出现的频率太低，排不进词表，只可被四肢原始字节来处理，一个汉字占 3 个字节，就变成了 3 个 token。

BPE 按检修语料中的字符频率决定合并。英文语料主导下，汉文 UTF-8 字节无法合并为整字

其后 GPT-4 的 cl100k 词表扩大了，常用汉字运行被纳入，一个字庸碌缩到 1 到 2 个 token，但举座后果仍然不如英文。

到了 GPT-4o 的 o200k 词表，汉文后果再进了一步。这也诠释了为什么第一段的数据里 GPT-4o 的 cn/en 比值比 Claude 低。

Qwen 和 DeepSeek 作为国产模子，从一运行就把大都常用汉字和高频词组作为整字、整词纳入词表。一个字一个 token，后果胜仗翻倍致使更多。

归拢句话在不同 tokenizer 下的拆分收尾示意图

这即是为什么它们的 cn/en 比值能低于 1， 中翰墨均信息密度原本就高于英文单词，当 tokenizer 不再东说念主为拆碎汉字，这个自然上风就流表露来了 。

是以上一节那四组数据的互异，根源不在模子的能力，而在 tokenizer 的词内外，给汉文留了若干位置。

Claude 和早期 GPT 的词表是以英文为默许值构建的，汉文是其后被「塞进去」的；Qwen 和 DeepSeek 的词表从遐想之初就把汉文四肢默许讲话对待。这个起先的互异，一齐传导到 token 数、账单、高下文窗口大小。

03

古文确凿更低廉吗？

再看发轫的第二个传言： 古文比当代汉语更省 token 。

数据证明了这个说法。在测试里，古文样本的 cn/en 比值全线低于 1，在总共五个 tokenizer 上都一致。归拢段本色的古文版块，token 数比对应英文翻译还少。

在总共模子中，古文破钞的 token 数不但比当代汉文少，致使比英文还少

原因也不复杂，古文用字迥殊精好意思。「学而不念念则罔，念念而不学则殆」是 12 个字。翻译成当代汉语即是「仅仅学习而不念念考就会迷惑，仅仅念念考而不学习就会堕入逆境」，字数胜仗翻倍，token 数自然也随着翻倍。

况且古文的常用字（之、也、者、而、不）都是高频字符，在职何 tokenizer 的词内外都有孤苦位置，不会被拆成字节。是以古文在编码层面如实是高效的。

但这里藏着一个罗网。

古文的 token 省在编码端，但模子的推理包袱莫得缓慢 。「罔」一个字，模子需要判断它在这个语境里是「迷惑」「被蒙蔽」照旧「莫得」。当代汉语不错用 26 个字把这层意思说廓清，用古文等于把铺开的部分压了且归，把推理的活留给了模子。打个比喻，一份压缩成 zip 的文献体积更小，但解压它需要更多狡计。

token 省了，推理的破钞反而高涨了，意会准确度还下落了 。这笔账算不外来。

古文这个例子让我意志到，token 数目本人不可说明太多问题。但顺着这个标的想下去，还有一层我之前忽略了的东西。

上头说过，GPT-2 期间的 tokenizer 会把「东说念主」这个字拆成三个 UTF-8 字节 token，其后 GPT-4 的词表扩大，常用汉字变成了一个字一个 token，Qwen 更进一步，把「东说念主工智能」四个字合成一个 token。

直观上这是一个不时矫正的经由：合并得越多，后果越高，模子应该也意会得越好。

但确凿是这么吗？咱们不妨回忆一下，咱们是如何领路汉字的。

汉字是表意翰墨，当代汉字里越过 80% 是形声字，开云体育由一个表义的偏旁和一个表音的部件组合而成。「氵」旁的字多和液体相关，「木」旁的字多和植物相关，「火」旁的字多和热量相关。 偏旁部首即是东说念主类识字时最基础的语义思绪，一个不领路「焱」字的东说念主，看到 3 个「火」也能猜到它和火相关。

因为偏旁部首是东说念主类识字时最基础的语义思绪，东说念主会先从结构揣度意思畛域，再接洽语境意会具体含义。

火花、火焰、光焰，书面语与东说念主名中多见，寓意光明、酷热。

然而在 tokenizer 的词内外，「焱」这个字对应的是一个编号。咱们假定它是 38721 号，它代表的是词内外的一个索引位置，模子通过它查找到一组数字向量，用这组向量来表征「焱」这个字。

编号本人不佩戴任何干于这个字里面结构的信息。38721 和 38722 的关系，对模子来说和 1 和 10000 的关系莫得区别。于是，「汉字的结构」这一层信息，就被封装起来了。三个「火」叠在一皆这件事，在编号里不存在。

模子自然不错通过大都检修数据波折学到「焱」「炎」「灼」常常出咫尺相似的语境里，但这条路比胜仗诈欺偏旁信息要更波折一些。

是以模子能不可从阻隔的字节里，「看到」某些雷同偏旁的结构思绪，然后在后续的狡计层里重新组合呢？这条路自然 token 数多、资本高，但有莫得可能在语义意会上，反而比胜仗吞下一个不透明的编号更灵验？

2025 年发表在 MIT Press《Computational Linguistics》上的一篇论文（《Tokenization Changes Meaning in Large Language Models: Evidence from Chinese》），回话了这个问题。

04

碎屑里长出偏旁

论文作家 David Haslett 把稳到一个历史未必。

1990 年代，Unicode 定约在给汉字分派 UTF-8 编码时，陈设行为是按部首归类排的。归拢个部首下的汉字，UTF-8 编码是相邻的。「茶」和「茎」都含有「艹」部（草字头），它们的 UTF-8 字节序列以交流的字节发轫。「河」和「海」都含有「氵」部，字节序列相通分享发轫。

UTF-8 按照部分部首行为给汉文排序，部首交流的字，编码周边｜图片起首：Github

这意味着，当 tokenizer 把汉字拆成三个 UTF-8 字节 token 的时期，分享部首的汉字会分享第一个 token。模子在检修经由中反复看到这些分享的字节花样，有可能从中学到「第一个 token 交流的字，常常属于归拢个意思畛域」。这在功能上就接近于东说念主类通过偏旁判断语义的经由。

Haslett 遐想了三个履行来考据这件事。

第一个履行筹商 GPT-4、GPT-4o 和 Llama 3： 「茶」和「茎」是否含有交流的语义部首 ？

第二个履行 让模子给两个汉字的语义相似度评分 。

第三个履行 让模子作念「找出不同类」的撤消任务 。

每个履行都扬弃了两个变量：两个汉字是否确凿分享部首、两个汉字在 tokenizer 下是否分享第一个 token。这个 2×2 的遐想，让她能分离出部首效应和 token 效应各自的影响。

三个履行的论断一致：当汉字被切成 多个 token 时 （比如 GPT-4 的旧 tokenizer 下，89% 的汉字被切成了多 token）， 模子识别分享部首的准确率更高 ；当汉字被编码为 单个 token 时 （GPT-4o 的新 tokenizer 下，唯有 57% 的汉字照旧多 token）， 准确率下落了 。

换句话说，上一段的阿谁意想确立了。 把汉字切碎，资本如实更高，但切碎后的字节序列里保留了部首的陈迹，模子确凿从中学到了一些东西 。而把汉字编码为整字 token，资本降下来了，但部首信息被封装在一个不透明的编号里，模子无法再通过字节序列赢得这一思绪。

需要极度说明的是，这一论断仅局限于字形关连的细分语义任务， 不可等同于模子举座的汉文意会、逻辑推理、长文本生成能力下落 。同期，履行对比的 GPT-4 与 GPT-4o，除了分词器互异外，模子架构、检修语料、参数目均有显赫变化，无法将准确率变化 100% 归因于分词粒度的迤逦。

这个发现还得到了工程侧的考据。2024 年一项针对 GPT-4o 的筹商发现，GPT-4o 的新 tokenizer 把某些中翰墨符组合合成了一个长 token 之后，模子反而出现了意会乌有。当筹商者用专科的汉文分词器，把这些长 token 重新阻隔再喂给模子，意会准确度复原了。

咫尺巨匠大模子行业的主流共鸣，依然是 针对主张讲话优化的整词 / 整字分词器，能显赫升迁模子的举座性能 。整字 / 整词编码不仅能大幅抑制 token 资本、升迁高下文窗口的灵验信息量，还能裁减序列长度、抑制推理蔓延、升迁长文本处理的厚实性。论文中发现的细分任务上风，无法覆盖绝大多数汉文 NLP 场景的性能收益。

但这件事依然戳中了大型系统里最难处理的一类问题： 你能优化你遐想过的部分，但你没法优化你不知说念我方领有的部分。 Unicode 定约按部首陈设编码，是为了东说念主类检索的便捷。BPE 把汉字拆成字节，是因为汉文在语料里的频率太低。两个不关连的工程有计议适值叠在一皆，产生了一条谁都没野心过的语义通说念。

然后，当新一代工程师「矫正」tokenizer、把汉字合并为整字 token 的时期，他们同期抹掉了一条我方不知说念存在的路。后果升迁了，资本抑制了，某些东西也孤高地消灭了，而你致使不会收到一条报错信息。

是以事情比「汉文在 AI 里多付钱」这个判断更复杂。 每一种 tokenizer 都在为某个默许值优化，代价藏在了别处 。

05

林语堂

汉文适配西方时期基础智力的代价，不是 AI 期间才运行付的。

2025 年 1 月，纽约住户 Nelson Felix 在 Facebook 一个打字机爱重者小组里发了几张相片。他在爱妻祖父的遗物里发现了一台刻满汉文的打字机，不知说念是什么来历。很快数百条辩驳涌入。

Nelson Felix 的问题：明快打字机值钱吗？｜图片起首：Facebook

斯坦福大学汉学家墨磊宁（Thomas S. Mullaney）看到相片后坐窝认出来了，这是林语堂 1947 年发明的「明快打字机」的唯独原型机，失散了快要 80 年。同庚 4 月，Felix 鸳侣将打字机卖给斯坦福大学藏书楼。

明快打字秘籍惩处的问题，和今天 tokenizer 濒临的问题在结构上是归拢个： 若何把汉文高效地镶嵌一套为西方讲话遐想的时期基础智力。

1940 年代的英文打字机有 26 个字母键，一键一字，浅薄胜仗。汉文有几千个常用字，不可能一键一字。那时的汉文打字机是一个庞大的字盘，排着几千个铅字，打字员用手一一捡字，每分钟只可打十几个字。

1899 年，好意思国宣道士谢卫楼（Devello Z. Sheffield）所发明的汉文打字机，是汉文打字机最早的记录｜图片起首：Wikipedia

林语堂耗资 12 万好意思元研发经费，险些家贫壁立，寄托纽约的 Carl E. Krum 公司作念出了一台唯有 72 个键的汉文打字机。责任旨趣是把汉字按字形结构阻隔，上形键选字根上半部、下形键选字根下半部，候选字炫耀在一个叫「魔术眼」的小窗里，按数字键选中。每分钟 40 到 50 字，维持 8000 余常用字符。

（左）透明玻璃小窗即位「魔术眼」；（右）明快打字机里面结构｜图片起首：Facebook

赵元任评价：「 无论中国东说念主照旧好意思国东说念主，只消稍加学习，便能熟谙这一键盘。我合计这即是咱们所需要的打字机了 。」

时期上明快打字机是一种冲破，但买卖上它失败了。

林语堂向雷明顿公司高管演示时机器出了故障，投资者随之失去兴致，而造价昂贵加上他个东说念主资金链断裂，量产再无可能。1948 年，林语堂将原型机和买卖权，卖给默根特勒铸排机公司（Mergenthaler Linotype）。该公司最终放置量产，原型机在 1950 年代公司搬迁时被一位职工带回长岛家中，之后不知所终，直到 2025 年重睹天日。

墨磊宁在《汉文打字机》一书里有一个判断，他合计明快打字机「并不失败」。 作为一款 1940 年代的家具，它如实失败了。但作为一种东说念主机交互范式，它得胜了 。

林语堂第一次把汉文「打字」变成了「检索加聘用」 。三排按键组合定位字根，从候选字里挑选。这恰是总共当代汉文输入法的底层逻辑。从仓颉、五笔到搜狗拼音，都不错说是明快打字机的后裔。

《汉文打字机》，作家：墨磊宁｜图片起首：豆瓣

这台最初了近八十年的打字机，和今天咱们反复筹商的分词器，覆盖着某种的历史轨则。 汉文永久濒临着一个问题 ：

如何接入一套罗马字母变成的基础智力 。

意思意思的是，在这个寻找的经由中，充满了非东说念主为野心的未必。Unicode 定约为了东说念主类检索便捷制定的排序，跟 BPE 算法的无心拆解叠在一皆，果然在神经网罗的黑盒里，重现了东说念主类识字的经由。而当工程师们为了排斥「汉文税」，主动把汉字拼好、把资本打下来时，那条不测出生的语义通说念也闭合了。

历史并不是一条直线进化的轨说念，而是在各式不休条目的挤压下，不时发生变形的流体。

有些能力是遐想出来的，有些仅仅适值莫得被删掉。

* 头图起首： geyuyao.com开云(中国)一站式服务官方网站