AI时代的中文成本

【图1】大模型中文成本高 处理相同语义，中文Token消耗比英文多出40%。每百万Token成本高出0.08美元。 个人观点：这并非中文本身的缺陷，而是Tokenizer训练数据导致的。主流大模型主要基于英文训练，导致中文被切分得更细碎。若使用国产模型（如Qwen）处理中文，这项"额外支出"能显著降低。做海外业务需留意，同等API调用下，中文账单费用确实高于英文。 【图2】Anthropic的AI自主交易 Claude、Gemini、Llama已开启自主交易，AI Agent交易量激增300%。 我的见解