中文 Prompt 在 OpenAI 上到底多花多少 Token？（实测）
实测：cl100k_base 每个汉字约 1.10 个 Token，o200k_base 只要 ~0.64。中文 Token 惩罚今天还剩多少，真正的省钱空间又在哪里。
中文文本的隐藏成本
中文的 Token 惩罚确实存在，但它主要是 cl100k_base 的问题。在普通散文上实测，GPT-4 时代所用的 cl100k_base 每个汉字约需 1.10 个 Token；GPT-5.x 与 GPT-4o 使用的 o200k_base 约为 0.64；而 DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.7-Plus 这类面向中文优化的词表大约在 0.6。
因此，把中文任务从 GPT-4 时代的模型换到中文优化词表，仍能省下约 40% 的 Token；但如果你已经在用 o200k_base，这一项只剩 10% 左右。英文文本则完全不受影响——没有哪个词表能让 ASCII 变便宜。
今天就能做的事
今天更大的杠杆是单价，而不是 Token 数量。截至 2026 年 10 月，DeepSeek-V4-Flash（实际由 V4.1-Flash 承接）在高峰、缓存未命中时的输入价是每百万 Token $0.30，GPT-5.4 是 $2.50——约 8 倍；非高峰减半。无论取哪一档，差距都远超任何分词器差异。所以：1. 上线前用本地分词器审计 Prompt，并确认你实际用的是哪个编码。2. 用总成本而不是 Token 数量做对比。3. 精简系统 Prompt——冗余指令会在每次调用中成倍放大。
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