很多人不知道的事實是:用韓語與人工智能對話的成本要高出 50% 到 70%。 在英語中,一個單詞大致對應一個詞元(token)。例如,“Hello”是一個詞元,“artificial intelligence”是兩個詞元。然而,韓語的情況略有不同。“안녕하세요”(你好)會被拆分成 2 到 3 個詞元。由於韓語的結構是組合式的,因此其結構設計上比英語需要使用更多的詞元。用韓語編寫相同的內容,所需的詞元數量大約是英語的 1.52 倍。 由於 API 的成本與詞元數量成正比,因此,對於相同的內容,用韓語編寫的成本要高出驚人的 50% 到 70%。此外,如果您也收到人工智能的韓語回覆,那麼輸出詞元的成本同樣會高出 50% 到 70%。 關於這一點,有人提到還有其他研究結果(arxiv.org/pdf/2507.00246), 這項研究只測試了數學,甚至完全排除了我們常用的模型,例如 GPT 和 Claude。這些模型基於英語接收 RLHF,因此結果可能有所不同。該研究中使用的模型是 DeepSeek R1、Qwen 2.5 和 Qwen 3,它們都是源自中國的語言學習模型…… 此外,“減少詞元數量 = 效率”的前提也存在一些問題。即使用韓語思考可以減少詞元數量,但一個韓語詞元的成本(字節數、處理成本)仍然高於一個英語詞元。 所以,總而言之,如果你經常使用 AI 並且總是達到速率限制,我建議你暫時用英語交流,把它當作一種英語練習方式,哈哈。
本文為機器翻譯
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