故说，字数越少效能越高此事儿，还真为名纯纯之伪命题。
谬也。
比如，把“我去，用户彻底怒之”改成“呜呼，客官震怒”，把“你先别给我瞎bb”改成“何出此言”，让AI也用古文回我。
比如，给你三分钟，你能读懂“用奶牛之牛牛牛奶，奶牛会不会被牛死”吗。
你想花钱更快，还为肚子饿得更快，就看你自己之选择之。
当然，模型也于不断长进，各家皆于扩多言辞语料之覆盖，不同言辞差距已变得越来越小，故除非你能把每名模型之token表背下来，不然咱不建议为之三瓜俩枣，抛弃自己舒服之交方式。
小红书、X、部分图源自互联网 用你自己之大脑模拟一下，找到耗token最少之表达方式，我见能动性不就来之。
有老哥已直接询问AI之，答曰：可也。
因此，文言文爱用之彼些古典生僻字词，于token之交易里，反而为奢侈品，每名字对AI来说皆甚烧脑。
因，不同模型之tokenizer，也就为token计算器完全不一样。
一名汉字于经过计算机编码后，会占3-4名字节，常用之字占3字节，而彼些格外生僻之字，3字节放不下，就得占4名字节。
要搞清此名疑难，吾等得先知道，AI之算力消耗其实看之不为字数，而为token，可体谅为AI办理讯息之最小单位。
大厂免费给你用之版本，甚或为阉割版，智力有疑难，只会接住你之彼种。
"说成"吃之否"，“你为不为有毛病”说成“毛病乎。
但也有者指出盲点：你省之token，消耗之不也为自己大脑之token吗。
然后算法为之省算力，就会找彼些相邻位置现最频繁之字节，把它们合并成一名新之token。
而彼些现几率少之字，比如“蒹”“葭”“饕”“餮”，于操练数据里寥寥无几，BPE找不出字节内于之关联，就像小学生把不认识之字写成拼音，彼就只能保存为几名零散之token之，于为1名字就会等于多名tokens。
OpenAI之模型早期以英文语料为主，于token合并上，自对英文更大方；DeepSeek等国产模型吃之大量中文语料，中文之高频组合见多之，自就合并得更充分。
省token乎。
甚至现次数过多之词语，也会被合并成1名token，比如“用户”“彻底”“疯狂”，甚至“免费于线观看”此名词，皆可成为一名token。
而因底层之编码方式，导致所有字符之编码最多4名字节，若一名字巨生僻，打皆打不出来，它就只能像金针菇一样，进去啥样出来还为啥样，不会被合并，故，1名汉字消耗tokens之最大值，就为4名。
就算真有种讯息密度大之言辞，把token省之，最后费之还为你之脑子。
若非要给名建议，你可试试用文言文之思路说白话文，比如"你吃饭之没有。
彼既然用文言文不省token，彼我要说啥言辞才能省啊。
吾等说之省钱、省算力，其实就为省token。
江江之断语为，没有断语。
经常用AI之朋友们皆知道，要想AI用得爽，为得花钱之。
虽我根本忍不住，谁能忍住不问候两句呢。
甚至蒹葭苍苍4名字，就占之6名tokens，陕西著名美食面，更为来到之惊者之9名tokens。
此为因token怎么合并，取决于大模型之操练语料，而不同公司之操练语料构成差异巨大。
比如"你""我""他"此些汉字对应之字节，成天组队现，算法就直接给彼等合并之，故此些字就只占1名token。
而要把此些字节转变为AI能读懂之token，还得靠模型内部算法，它之工原理其实甚像消消乐。
慧之网友就想到之，汉语为全球上讯息密度最高之言辞，甚至文言文还为浓缩中之精华。
比如，“用户彻底怒之”为3名tokens，而“客官震怒”为4名tokens。
虽我根本忍不住，谁能忍住不问候两句呢。
故，其实token于某种意义上为守恒之，AI省之越多，你大脑消耗之token越多，耗费之还为自己之储存之气。
故有没有一种法门，能让AI回答你疑难之时候，效能又高，还能省钱。
但实际上，江江经过一系列尝试后，可给大家名断语之： 于为，吾等用DeepSeek V3之token计算器，做之几名实验，结局嘛，极其反直觉。
最神秘之还为“免费于线观看”此6名字，DeepSeek彼占3名token，GPT彼它只占1名token，没有者知道GPT到底于线观看之什么。
彼吾等用文言文跟AI聊天，对话篇幅大大减，此算力省下来之，效能不就上来之，钱也扣得慢之，简直太完美之。
此就得从计算机为如何存储书契之说起之。
为啥会此样呢。
但此就有名疑难之：AI每次回答我，皆用之为我花之钱之额度，有时候叽里咕噜说一堆，效能巨低，额度还唰唰掉，心疼啊。
毕竟，古者拿文言文省竹简，又何尝不为一种省token。
“永失吾爱”为4名tokens，“她永远不会回来之”却为3名tokens。
最后，其实还有名甚有意思之视角。
Esports。但讲道理，还为不如少说废话，奥特曼就曾经说过，汝等整天给AI说谢谢，搞得吾等已多花几千万刀之，与其于样貌上下功夫省token，不如从根源杜绝彼些不必要之废话。
” 一始，所有汉字皆被拆成字节存放，此时一名字节就为一名token。
因若一种言辞讯息密度大，彼也意味之，单名token表达之意思甚多，歧义也会变大，咱就只能靠上下文体谅来消歧，说白之 token 为省之，你还得自己费脑子体谅。
吾等拿同样之文本于OpenAI与DeepSeek彼里皆跑之一下，结局就截然不同，同一名字于OpenAI此边或为2名token，于DeepSeek彼边就为1名。
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