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连鲁迅都想不到,当代网友为了省钱开始说文言文了。。

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经常用AI的朋友们都知道,要想AI用得爽,是得花钱的。大厂免费给你用的版本,很可能是阉割版,智力有问题,只会接住你的那种。


但这就有个问题了:AI每次回答我,都用的是我花了钱的额度,有时候叽里咕噜说一堆,效率巨低,额度还唰唰掉,心疼啊。

所以有没有一种方法,能让AI回答你问题的时候,效率又高,还能省钱?

聪明的网友就想到了,汉语是世界上信息密度最高的语言,甚至文言文还是浓缩中的精华。。那我们用文言文跟AI聊天,对话篇幅大大减少,这算力省下来了,效率不就上来了,钱也扣得慢了,简直太完美了。


比如,把“我去,用户彻底怒了”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。


有老哥已经直接询问AI了,答曰:可也。毕竟,古人拿文言文省竹简,又何尝不是一种省token?


但也有人指出盲点:你省了token,消耗的不也是自己大脑的token吗?


天纵之才也!

但实际上,江江经过一系列尝试后,可以给大家个结论了:

省token乎?谬也!

要搞清这个问题,我们得先知道,AI的算力消耗其实看的不是字数,而是token,可以理解为AI处理信息的最小单位。我们说的省钱、省算力,其实就是省token。

于是,我们用DeepSeek V3的token计算器,做了几个实验,结果嘛,非常反直觉。

比如,“用户彻底怒了”是3个tokens,而“客官震怒”是4个tokens。


“永失吾爱”是4个tokens,“她永远不会回来了”却是3个tokens。


甚至蒹葭苍苍4个字,就占了6个tokens,陕西著名美食面,更是来到了惊人的9个tokens。。


最神秘的还是“免费在线观看”这6个字,DeepSeek那占3个token,GPT那它只占1个token,没有人知道GPT到底在线观看了什么。



所以说,字数越少效率越高这事儿,还真是个纯纯的伪命题。

为啥会这样呢?这就得从计算机是如何存储文字的说起了。

一个汉字在经过计算机编码后,会占3-4个字节,常用的字占3字节,而那些特别生僻的字,3字节放不下,就得占4个字节。而要把这些字节转化为AI能读懂的token,还得靠模型内部算法,它的工作原理其实很像消消乐。

一开始,所有汉字都被拆成字节存放,此时一个字节就是一个token。然后算法为了省算力,就会找那些相邻位置出现最频繁的字节,把它们合并成一个新的token。

比如"你""我""他"这些汉字对应的字节,成天组队出现,算法就直接给他们合并了,所以这些字就只占1个token。


甚至出现次数过多的词语,也会被合并成1个token,比如“用户”“彻底”“疯狂”,甚至“免费在线观看”这个词,都可以成为一个token。

而那些出现几率少的字,比如“蒹”“葭”“饕”“餮”,在训练数据里寥寥无几,BPE找不出字节内在的关联,就像小学生把不认识的字写成拼音,那就只能保存为几个零散的token了,于是1个字就会等于多个tokens。


而因为底层的编码方式,导致所有字符的编码最多4个字节,如果一个字巨生僻,打都打不出来,它就只能像金针菇一样,进去啥样出来还是啥样,不会被合并,所以,1个汉字消耗tokens的最大值,就是4个。

因此,文言文爱用的那些古典生僻字词,在token的交易里,反而是奢侈品,每个字对AI来说都很烧脑。

那既然用文言文不省token,那我要说啥语言才能省啊?

江江的结论是,没有结论。因为,不同模型的tokenizer,也就是token计算器完全不一样。我们拿同样的文本在OpenAI和DeepSeek那里都跑了一下,结果就截然不同,同一个字在OpenAI这边可能是2个token,在DeepSeek那边就是1个。



这是因为token怎么合并,取决于大模型的训练语料,而不同公司的训练语料构成差异巨大。

OpenAI的模型早期以英文语料为主,在token合并上,自然对英文更慷慨;DeepSeek等国产模型吃了大量中文语料,中文的高频组合见多了,自然就合并得更充分。

当然,模型也在不断进步,各家都在扩大多语言语料的覆盖,不同语言差距已经变得越来越小,所以除非你能把每个模型的token表背下来,不然咱不建议为了三瓜俩枣,抛弃自己舒服的交流方式。


如果非要给个建议,你可以试试用文言文的思路说白话文,比如"你吃饭了没有?"说成"吃了否",“你是不是有毛病”说成“毛病乎?”

用你自己的大脑模拟一下,找到耗token最少的表达方式,主观能动性不就来了!

但讲道理,还是不如少说废话,奥特曼就曾经说过,你们整天给AI说谢谢,搞得我们已经多花几千万刀了,与其在形式上下功夫省token,不如从根源杜绝那些不必要的废话。


虽然我根本忍不住,谁能忍住不问候两句呢?


最后,其实还有个很有意思的视角。就算真有种信息密度大的语言,把token省了,最后费的还是你的脑子。

因为如果一种语言信息密度大,那也意味着,单个token表达的意思很多,歧义也会变大,咱就只能靠上下文理解来消歧,说白了 token 是省了,你还得自己费脑子理解。

比如,给你三分钟,你能读懂“用奶牛的牛牛牛奶,奶牛会不会被牛死”吗?


所以,其实token在某种意义上是守恒的,AI省的越多,你大脑消耗的token越多,耗费的还是自己的储存的能量。

你想花钱更快,还是肚子饿得更快,就看你自己的选择了。

撰文:不咕

编辑:江江&面线

美编:素描

图片、资料来源

小红书、X、部分图源自互联网


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