「漢字提示詞所耗費的Token比英文多1到3倍」?
DeepSeek:
*這個說法並不完全準確，它取決於你使用的是哪個廠商的模型。
*對部分海外模型（如 Claude、GPT 系列），中文確實更「貴」，但倍數通常在 1.1 倍到 1.64 倍左右，很難達到 3 倍；而對許多國產模型（如 DeepSeek、Qwen），中文反而可能比英文更省 Token。
*不同模型的實際差異
1. Claude 系列（中文更貴）：在 Claude Opus 4.7 之前的版本中，同等內容的中文 Token 消耗量是英文的 1.11 倍到 1.64 倍。最極端的商業新聞類文本，中文多消耗約 64%。
2. GPT-4o（中文略貴）：中文與英文的 Token 消耗比值多數落在 1.0 倍到 1.35 倍之間，差距比 Claude 小一些。
3. 國產模型（中文可能更便宜）：在 Qwen 3.6 和 DeepSeek-V3 上，情況反過來了。中文的 Token 消耗比值大面積低於 1，DeepSeek 最低可做到 0.65 倍，即同一段話中文版反而比英文版便宜約三分之一。
*為什麼會有這種差異？
這主要取決於模型的 Tokenizer（分詞器） 是如何訓練的。如果訓練語料中英文佔絕對主導，分詞器就會針對英文優化，給英文單詞分配更高效的詞表，導致非拉丁語系（如中文）被切分成更多碎片，從而消耗更多 Token。反之，如果模型在訓練時充分照顧了中文，中文的 Token 效率就會提升。
所以，那個「多 1 到 3 倍」的說法，可能混雜了早期某些特定模型（或極短文本、特定符號場景）的體感，或者是對非拉丁語系整體（含俄語、阿拉伯語等）的粗略概括，並非漢字在主流大模型上的普遍精確數值。