覺得 Claude 燒 Token 嗎？最快的解決方案就是轉用英文並減低處理中文。一項大型語言模型分詞效率實測，用家在美國主流 AI 模型處理中文的話，Token 成本最高可多出 1.71 倍，不知不覺間支付了高昂的「中文稅」。但反觀中國模型不單沒有這個「中文稅」而且 Token 比使用英文更省。
底層技術傾斜 跨國營運的隱藏成本
前 Google 機器學習專家 Aran Komatsuzaki 選用了 AI 領域極具權威性的長篇論文《The Bitter Lesson》（苦澀的教訓）作為標準商業載體。測試團隊首先將該文的英文原版輸入 OpenAI 系統，將其 Token 總消耗量設定為絕對基準值（1倍）。隨後團隊將這篇文章的高質量中文翻譯版本，輸入各大模型的分詞器（Tokenizer）進行交叉比對。實驗結果揭示，在傳遞完全相同的資訊量與商業邏輯下，系統底層的「分詞效率」存在巨大差異。
市場上主流的預訓練模型大多依賴以英語為中心的 Byte Pair Encoding（BPE）機制，令系統處理中文、日文、韓文等非英語文本時，須將字詞拆成更細碎的 Token 計算費用。這種技術傾斜，直接造成經濟上的不公平，成為企業應用無法避免的額外成本。模型對英文詞彙的資訊壓縮率極高，英文用戶享有定價優勢；大中華及亞洲其他市場的企業，卻要為冗餘運算付費。
Claude 處理中文最不化算
對比美國最先進的模型，成本差距更明顯。以 OpenAI 英文 Token 消耗量為 1 倍基準。數據顯示，使用 Anthropic Claude 處理中文，成本是英文基準的 1.71 倍；OpenAI 則為 1.15 倍。處理韓文時，Anthropic 計費倍率更高達 2.6 倍以上。西方模型因訓練語料偏重英文，使亞洲用戶為相同指令支付數倍算力費用。 AI 系統顧問 Sakura Yuki 警告，高層只盯着基本 API 價格，但劣質分詞器會悄悄讓跨國推論賬單倍增，大幅侵蝕預期節省的人力成本。
中國模型結果相反
跨國企業面對亞太區的高昂 API 賬單之際，中國新一代原生模型卻有著相反結果。Qwen 3.6、DeepSeek V4 和 Kimi K2.6 模型，處理相同中文指令的 Token 消耗量，分別只有英文基準的 0.85 倍、0.87 倍和 0.81 倍。中國模型廠商通過擴展漢字詞彙表，並最佳化快取機制，將每個 Token 的資訊承載量推到極限，成功把以往由美國壟斷的「中文稅」，變成自己的定價優勢。分詞效率逆轉，對大中華區企業決策者來說，若將本地客服、檔案分析等繁重文字工作流，切換至這些具原生優勢的模型，便能在不犧牲智能產出的情況下，直接削減近兩成經常性算力開支。
採購策略轉向務實 多模型路由精算效益
回顧過去數年企業級 AI 商業應用，市場由技術盲從走向精算整體效益。2024 年多數企業高層追求效能，不惜投入巨額預算採美國頂尖 LLM，鮮少深究跨區域部署背後的隱藏架構費用。隨着生成式技術大規模商用，算力已成為新時代的搶手貨，降低語言稅並提升系統精確度，逐漸成為企業拉開競爭差距的關鍵。
數據對比顯示，固守單一美國供應商的跨國公司，其亞洲分支利潤率正被高昂的隱形 Token 費用嚴重蠶食。到 2026 年，精明的技術決策者不再輕信統一報價，轉而建立智能多模型路由，根據任務語言和複雜度精準分配流量。
人工智能的語言成本落差直接衝擊企業財務，已由工程問題演變成營運風險。美國與中國模型在分詞效率上的巨大差異，為跨國企業的算力採購策略提供套利空間。徹底最佳化中英文任務的智能分流，可為公司釋放可觀現金流，轉投數碼創新。部署亞太市場時，企業是否已建立具成本意識的動態路由，避免利潤在無形雲端算力中流失？
資料來源：
Aran Komatsuzaki (X)
Sakura Yuki (X)
AgentBuilder (X)
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