2026年印度語言的 Token 稅：Tokenizer 差異與成本分析

2026年印度語言 Token 稅：Tokenizer 差異與成本分析

商業語言模型 API 依 Token 計費，所以非英語內容在特定 Tokenizer 下要用掉更多 Token，成本因此變高，上下文視窗也被壓縮。這項研究評估了 GPT-4、GPT-4o、Qwen2.5、DeepSeek-V3、Mistral-Nemo 及 Sarvam 等九款公開 Tokenizer 在印度 25 種語言上的表現。結果顯示，GPT-4o 處理部分語言（如 Santali）時，Token 倍數高達 13.7 倍；Sarvam 的 Tokenizer 在各語言之間的效率則比較平均。

資料來源與評估對象

這項研究由 Havon AI 團隊進行，使用印度 FLORES-200 資料集中的 25 種語言與文字系統，以及 PHINC 資料集中 13,732 對印英混合（Hinglish）的社群媒體文本。受測的九款 Tokenizer 包括 GPT-4 使用的 cl100k_base、GPT-4o 使用的 o200k_base，以及 Qwen2.5、DeepSeek-V3、Mistral-Nemo，還有四款 Sarvam 模型（Sarvam-1、Sarvam-M、Sarvam-30B、Sarvam-105B）的 Hugging Face 版本。Claude、Gemini、Llama 3 和 Gemma 3 不在評估範圍內：前兩者沒有公開 Tokenizer，後兩者需要申請才能存取。

各語言 Token 倍數差異大

用 GPT-4o 的 Tokenizer 處理相同內容，所需 Token 數會隨語言而不同。和英語相比，印地語（Hindi）需要 1.57 倍 Token，奧里亞語（Odia）需要 5.01 倍，使用 Ol Chiki 文字系統的 Santali 則高達 13.7 倍。GPT-4 的 Tokenizer 處理 Santali 時，倍數為 12.76 倍。Sarvam-30B 和 Sarvam-105B 是唯一在所有語言上 Token 倍數都低於 2.6 倍的第三方 Tokenizer，中位數為 1.53。Sarvam-1 在 17 種語言上表現最好，但處理阿拉伯文字系統的語言（如烏爾都語、信德語、克什米爾語）時，需要 6.7 至 7.4 倍 Token，處理 Santali 則需要 11.8 倍。

成本估算與實際影響

研究以 2026 年 11 月 5 日的官方價格為例，估算每月處理 100,000 次對話的支援機器人成本。在 GPT-4o 上，英語對話每月約 INR 56,640，馬拉地語（Marathi）為 INR 102,829，印地語為 INR 89,145，奧里亞語則高達 INR 283,601。也就是說，用馬拉地語的成本比英語多出約 INR 46,190。研究強調，這些數字是根據假設算出的估值，不是實際的正式環境成本，也沒有計入聊天模板的額外開銷和稅費。

詞素邊界對齊與文字形式的影響

研究也分析了 Token 邊界和詞素邊界的對齊程度。在印地語和馬拉地語的 MorphTok 資料集上，沒有任何 Tokenizer 能把超過 35% 的詞內部邊界對齊到詞素邊界，最高 F1 分數為 0.48。Sarvam-30B/105B 在這兩種語言上的對齊表現最好。另外，處理羅馬化文本時，Sarvam-1 在 Devanagari 文字系統上效率最高，在羅馬化文本上效率卻最低。在 Dakshina 資料集中，較舊或不是專為印度語言設計的 Tokenizer，改用拉丁字母羅馬化後，Token 成本可大幅下降；但 Sarvam 這類印度語言專用的 Tokenizer，處理羅馬化文本的 Token 成本反而比原生文字系統更高。