作者｜汤一涛

编辑｜靖宇

Opus 4.7 刚发布那几天，X 上怨声载道。有人说一次对话就把她的 session 额度用光了，有人说同一段代码跑完的成本比上周翻了一倍多；还有人晒出自己 200 美元 Max 订阅不到两小时就触顶的截图。

独立开发者 BridgeMind 承认 Claude 是世界上最好的模型，但同时也是最贵的模型。他的 Max 订阅用不到两小时就限额了，但幸好——他买了两份。｜图片来源：X@bridgemindai

Anthropic 官方价格没变，每百万输入 token 仍是 5 美元，输出 25 美元。但这个版本引入了新 tokenizer，同时 Claude Code 把默认 effort 从 high 提到了 xhigh。两件事叠加，同一份工作消耗的 token 变成了以前的 2 到 2.7 倍。

我在这些讨论里看到两个和中文有关的说法。一个是：中文在新 tokenizer 下几乎没涨，中文用户躲过了这次涨价。另一个更有意思：古文比现代汉语还省 token，用文言文跟 AI 对话可以节省成本。

第一个说法暗示 Claude 对中文做了某种优化，但 Anthropic 的发布文档里，没提过任何和中文相关的调整。

第二个说法则更难解释。古文对人类读者来说显然比现代汉语难懂，一个对人类更复杂的文本，怎么会对 AI 更容易？

于是我做了一次测试，用 22 段平行文本（包含商业新闻、技术文档、古文、日常对话等类型），同时送进 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型下的 token 数，做横向对比。

测试文本：

1、日常对话中英文（旅行、论坛求助、写作请求）

2、技术文档中英文（python 文档、Anthropic 文档）

3、新闻中英文（NYT 时政新闻、NYT 商业新闻、苹果公司官方声明）

4、文学选段中英古汉语（《出师表》《道德经》）

测完之后，两个说法都得到了部分验证，但事实会比传言更复杂一些。

01

中文税

先说结论：

1、在 Claude 和 GPT 上，中文一直比英文贵

2、在 Qwen 和 DeepSeek 上，中文反而比英文便宜

3、Opus 4.7 这次引发震荡的 tokenizer 升级，通胀几乎只发生在英文上，中文纹丝不动

看具体数字。Claude Opus 4.7 之前的全系列模型（包括 Opus 4.6、Sonnet、Haiku），使用的是同一个 tokenizer。在这个 tokenizer 下，中文的 token 消耗全线高于等量英文内容，cn/en 比值范围在 1.11× 到 1.64× 之间。

最极端的场景出现在 NYT 风格的商业新闻：同一段内容，中文版要多消耗 64% 的 token，等于多付 64% 的钱。

Opus 4.6 及其之前的 Claude 模型，中文 token 的消耗量显著高于其它模型（红框）

最极端的场景出现在 NYT 风格的商业新闻：同一段内容，中文版要多消耗 64% 的 token（绿框）

GPT-4o 的 o200k tokenizer 好一些，cn/en 比值多数落在 1.0 到 1.35× 之间，部分场景低于 1。中文仍然整体偏贵，但差距比 Claude 小得多。

国产模型 Qwen 3.6 和 DeepSeek-V3 的数据则完全反了过来。两者的 cn/en 比值大面积低于 1，这意味着同样的内容，中文版反而比英文版省 token。DeepSeek 最低做到了 0.65×，同一段话中文版比英文版便宜三分之一。

Opus 4.7 的新 tokenizer 通胀几乎只发生在英文上。英文 token 数膨胀了 1.24× 到 1.63×，中文大量维持在 1.000×，几乎没有变化。开头那些英文开发者的账单震荡，中文用户确实没感受到。原因可能是中文在旧版上已经被切到了单字颗粒度，可拆分的空间极小。

Opus 4.7 对比 4.6，英文消耗的 token 更多了，中文反而没变

测试过程中我还注意到一件事。token 消耗的差异不只是账单问题，它直接影响工作空间的大小。同样 200k 上下文窗口，用旧版 Claude tokenizer 装中文资料，能塞进去的内容量比英文少 40% 到 70%。

同一类工作，比如让 AI 分析一份长文档或者是总结一组会议记录，中文用户能喂给模型的材料更少，模型能参考的上下文更短。结果就是付了更多的钱，但得到的是更小的工作空间。

四组数据放在一起看，一个问题自然浮出来：

为什么同一段内容换个语言，token 数就不一样？为什么 Claude 和 GPT 的中文贵，Qwen 和 DeepSeek 的中文反而便宜？

答案藏在上文多次提到的概念 tokenizer（分词器）上。

02

一个汉字，可以切成几块？

模型在读到任何文字之前，会通过 tokenizer 把输入切成一个个 token。你可以把 tokenizer 想象成 AI 的“积木切割机”。你输入一句话，它负责把这句话拆成一块块标准化的积木（也就是 token）。AI 模型不看文字，只认积木的编号。你用多少块积木，就付多少钱。

英文的切法比较符合直觉，比如“intelligence”大概率是一个 token，“information”也是一个 token，一个单词对应一个计费单位。

但中文到了这一步就出问题了。把同一句话“人工智能正在重塑全球的信息基础设施”分别送进 GPT-4 的 cl100k tokenizer 和 Qwen 2.5 的 tokenizer，切出来的结果完全不同。

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，例如“人工智能”这 4 个字在千问只算一个 token。

同一句 16 个汉字的话，GPT-4 切出来 19 个 token，Qwen 切出来只有 6 个。

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

BPE 的工作方式，是统计训练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 时代，训练语料的绝大多数是英文。英文字母组合（th、ing、tion）反复出现，很快就被合并成 token。中文字符在那个语料池里出现的频率太低，排不进词表，只能被当作原始字节来处理，一个汉字占 3 个字节，就变成了 3 个 token。

BPE 按训练语料中的字符频率决定合并。英文语料主导下，中文 UTF-8 字节无法合并为整字

后来 GPT-4 的 cl100k 词表扩大了，常用汉字开始被纳入，一个字通常缩到 1 到 2 个 token，但整体效率仍然不如英文。

到了 GPT-4o 的 o200k 词表，中文效率再进了一步。这也解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 作为国产模型，从一开始就把大量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，效率直接翻倍甚至更多。

同一句话在不同 tokenizer 下的拆分结果示意图

这就是为什么它们的 cn/en 比值能低于 1，中文字均信息密度本来就高于英文单词，当 tokenizer 不再人为拆碎汉字，这个天然优势就显现出来了。

所以上一节那四组数据的差异，根源不在模型的能力，而在 tokenizer 的词表里，给中文留了多少位置。

Claude 和早期 GPT 的词表是以英文为默认值构建的，中文是后来被“塞进去”的；Qwen 和 DeepSeek 的词表从设计之初就把中文当作默认语言对待。这个起点的差异，一路传导到 token 数、账单、上下文窗口大小。

03

古文真的更便宜吗？

再看开头的第二个传言：古文比现代汉语更省 token。

数据确认了这个说法。在测试里，古文样本的 cn/en 比值全线低于 1，在所有五个 tokenizer 上都一致。同一段内容的古文版本，token 数比对应英文翻译还少。

在所有模型中，古文消耗的 token 数不但比现代中文少，甚至比英文还少

原因也不复杂，古文用字极度精炼。“学而不思则罔，思而不学则殆”是 12 个字。翻译成现代汉语就是“只是学习而不思考就会迷惑，只是思考而不学习就会陷入困境”，字数直接翻倍，token 数自然也跟着翻倍。

而且古文的常用字（之、也、者、而、不）都是高频字符，在任何 tokenizer 的词表里都有独立位置，不会被拆成字节。所以古文在编码层面确实是高效的。

但这里藏着一个陷阱。

古文的 token 省在编码端，但模型的推理负担没有减轻。“罔”一个字，模型需要判断它在这个语境里是“迷惑”“被蒙蔽”还是“没有”。现代汉语可以用 26 个字把这层意思说清楚，用古文等于把铺开的部分压了回去，把推理的活留给了模型。打个比方，一份压缩成 zip 的文件体积更小，但解压它需要更多计算。

token 省了，推理的消耗反而上升了，理解准确度还下降了。这笔账算不过来。

古文这个例子让我意识到，token 数量本身不能说明太多问题。但顺着这个方向想下去，还有一层我之前忽略了的东西。

上面说过，GPT-2 时代的 tokenizer 会把“人”这个字拆成三个 UTF-8 字节 token，后来 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“人工智能”四个字合成一个 token。

直觉上这是一个不断改进的过程：合并得越多，效率越高，模型应该也理解得越好。

但真的是这样吗？我们不妨回忆一下，我们是如何认识汉字的。

汉字是表意文字，现代汉字里超过 80% 是形声字，由一个表义的偏旁和一个表音的部件组合而成。“氵”旁的字多和液体有关，“木”旁的字多和植物有关，“火”旁的字多和热量有关。偏旁部首就是人类识字时最基础的语义线索，一个不认识“焱”字的人，看到 3 个“火”也能猜到它和火有关。

因为偏旁部首是人类识字时最基础的语义线索，人会先从结构推断意义范畴，再结合语境理解具体含义。

火花、火焰、光焰，书面语与人名中多见，寓意光明、炽热。

但是在 tokenizer 的词表里，“焱”这个字对应的是一个编号。我们假设它是 38721 号，它代表的是词表里的一个索引位置，模型通过它查找到一组数字向量，用这组向量来表征“焱”这个字。

编号本身不携带任何关于这个字内部结构的信息。38721 和 38722 的关系，对模型来说和 1 和 10000 的关系没有区别。于是，“汉字的结构”这一层信息，就被封装起来了。三个“火”叠在一起这件事，在编号里不存在。

模型当然可以通过大量训练数据间接学到“焱”“炎”“灼”经常出现在相似的语境里，但这条路比直接利用偏旁信息要更间接一些。

所以模型能不能从拆开的字节里，“看到”某些类似偏旁的结构线索，然后在后续的计算层里重新组合呢？这条路虽然 token 数多、成本高，但有没有可能在语义理解上，反而比直接吞下一个不透明的编号更有效？

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》），回答了这个问题。

04

碎片里长出偏旁

论文作者 David Haslett 注意到一个历史巧合。

1990 年代，Unicode 联盟在给汉字分配 UTF-8 编码时，排列顺序是按部首归类排的。同一个部首下的汉字，UTF-8 编码是相邻的。“茶”和“茎”都含有“艹”部（草字头），它们的 UTF-8 字节序列以相同的字节开头。“河”和“海”都含有“氵”部，字节序列同样共享开头。

UTF-8 按照部分部首顺序给中文排序，部首相同的字，编码相近｜图片来源：Github

这意味着，当 tokenizer 把汉字拆成三个 UTF-8 字节 token 的时候，共享部首的汉字会共享第一个 token。模型在训练过程中反复看到这些共享的字节模式，有可能从中学到“第一个 token 相同的字，往往属于同一个意义范畴”。这在功能上就接近于人类通过偏旁判断语义的过程。

Haslett 设计了三个实验来验证这件事。

第一个实验询问 GPT-4、GPT-4o 和 Llama 3：“茶”和“茎”是否含有相同的语义部首？

第二个实验让模型给两个汉字的语义相似度评分。

第三个实验让模型做“找出不同类”的排除任务。

每个实验都控制了两个变量：两个汉字是否真的共享部首、两个汉字在 tokenizer 下是否共享第一个 token。这个 2×2 的设计，让她能分离出部首效应和 token 效应各自的影响。

三个实验的结论一致：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），模型识别共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，只有 57% 的汉字还是多 token），准确率下降了。

换句话说，上一段的那个猜想成立了。把汉字切碎，成本确实更高，但切碎后的字节序列里保留了部首的痕迹，模型真的从中学到了一些东西。而把汉字编码为整字 token，成本降下来了，但部首信息被封装在一个不透明的编号里，模型无法再通过字节序列获取这一线索。

需要特别说明的是，这一结论仅局限于字形相关的细分语义任务，不能等同于模型整体的中文理解、逻辑推理、长文本生成能力下降。同时，实验对比的 GPT-4 与 GPT-4o，除了分词器差异外，模型架构、训练语料、参数量均有显著变化，无法将准确率变化 100% 归因于分词粒度的调整。

这个发现还得到了工程侧的验证。2024 年一项针对 GPT-4o 的研究发现，GPT-4o 的新 tokenizer 把某些中文字符组合合成了一个长 token 之后，模型反而出现了理解错误。当研究者用专业的中文分词器，把这些长 token 重新拆开再喂给模型，理解准确度恢复了。

目前全球大模型行业的主流共识，依然是针对目标语言优化的整词 / 整字分词器，能显著提升模型的整体性能。整字 / 整词编码不仅能大幅降低 token 成本、提升上下文窗口的有效信息量，还能缩短序列长度、降低推理延迟、提升长文本处理的稳定性。论文中发现的细分任务优势，无法覆盖绝大多数中文 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：你能优化你设计过的部分，但你没法优化你不知道自己拥有的部分。Unicode 联盟按部首排列编码，是为了人类检索的方便。BPE 把汉字拆成字节，是因为中文在语料里的频率太低。两个不相关的工程决策碰巧叠在一起，产生了一条谁都没规划过的语义通道。

然后，当新一代工程师“改进”tokenizer、把汉字合并为整字 token 的时候，他们同时抹掉了一条自己不知道存在的路。效率提升了，成本降低了，某些东西也安静地消失了，而你甚至不会收到一条报错信息。

所以事情比“中文在 AI 里多付钱”这个判断更复杂。每一种 tokenizer 都在为某个默认值优化，代价藏在了别处。

05

林语堂

中文适配西方技术基础设施的代价，不是 AI 时代才开始付的。

2025 年 1 月，纽约居民 Nelson Felix 在 Facebook 一个打字机爱好者小组里发了几张照片。他在妻子祖父的遗物里发现了一台刻满中文的打字机，不知道是什么来历。很快数百条评论涌入。

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

斯坦福大学汉学家墨磊宁（Thomas S. Mullaney）看到照片后立刻认出来了，这是林语堂 1947 年发明的“明快打字机”的唯一原型机，失踪了将近 80 年。同年 4 月，Felix 夫妇将打字机卖给斯坦福大学图书馆。

明快打字机要解决的问题，和今天 tokenizer 面对的问题在结构上是同一个：怎么把中文高效地嵌入一套为西方语言设计的技术基础设施。

1940 年代的英文打字机有 26 个字母键，一键一字，简单直接。中文有几千个常用字，不可能一键一字。当时的中文打字机是一个巨大的字盘，排着几千个铅字，打字员用手逐个捡字，每分钟只能打十几个字。

1899年，美国传教士谢卫楼（Devello Z. Sheffield）所发明的中文打字机，是中文打字机最早的纪录｜图片来源：Wikipedia

林语堂耗资 12 万美元研发经费，几乎倾家荡产，委托纽约的 Carl E. Krum 公司做出了一台只有 72 个键的中文打字机。工作原理是把汉字按字形结构拆开，上形键选字根上半部、下形键选字根下半部，候选字显示在一个叫“魔术眼”的小窗里，按数字键选中。每分钟 40 到 50 字，支持 8000 余常用字符。

（左）透明玻璃小窗即位“魔术眼”；（右）明快打字机内部结构｜图片来源：Facebook

赵元任评价：“不论中国人还是美国人，只要稍加学习，便能熟悉这一键盘。我认为这就是我们所需要的打字机了。”

技术上明快打字机是一种突破，但商业上它失败了。

林语堂向雷明顿公司高管演示时机器出了故障，投资者随之失去兴趣，而造价高昂加上他个人资金链断裂，量产再无可能。1948 年，林语堂将原型机和商业权，卖给默根特勒铸排机公司（Mergenthaler Linotype）。该公司最终放弃量产，原型机在 1950 年代公司搬迁时被一位员工带回长岛家中，之后下落不明，直到 2025 年重见天日。

墨磊宁在《中文打字机》一书里有一个判断，他认为明快打字机“并不失败”。作为一款 1940 年代的产品，它确实失败了。但作为一种人机交互范式，它胜利了。

林语堂第一次把中文“打字”变成了“检索加选择”。三排按键组合定位字根，从候选字里挑选。这正是所有现代中文输入法的底层逻辑。从仓颉、五笔到搜狗拼音，都可以说是明快打字机的后裔。

《中文打字机》，作者：墨磊宁｜图片来源：豆瓣

这台跨越了近八十年的打字机，和今天我们反复讨论的分词器，暗藏着某种的历史规律。中文始终面对着一个问题：

如何接入一套罗马字母形成的基础设施。

有趣的是，在这个寻找的过程中，充满了非人为规划的巧合。Unicode 联盟为了人类检索方便制定的排序，跟 BPE 算法的无心拆解叠在一起，竟然在神经网络的黑盒里，重现了人类识字的过程。而当工程师们为了消除“中文税”，主动把汉字拼好、把成本打下来时，那条意外诞生的语义通道也闭合了。

历史并不是一条直线进化的轨道，而是在各种约束条件的挤压下，不断发生变形的流体。

有些能力是设计出来的，有些只是碰巧没有被删掉。