关于“动态语言因代码紧凑、token消耗少而对AI编程更友好”的说法，过去一年在开发者社区被反复引用。Dan Luu 设计了三组严格实验来验证这一假设，结论是：该说法在小任务上可能成立，但在真实规模的编程任务面前，优势消失了。
实验设计上，Dan Luu 没有采用简单的代码生成对比，而是设置了三个不同规模的真实编程任务，分别考察 AI 在动态语言（如 Python、JavaScript）和静态语言（如 Rust、Go）下的表现。结果显示，任务规模越大，动态语言在 token 效率上的优势越不明显，甚至被静态语言在错误率和可维护性上的优势反超。
实验的具体细节包括：小任务中动态语言确实因省略类型声明而减少了 token 消耗，但在涉及多文件修改、类型重构和跨模块依赖的真实任务中，AI 在动态语言下更容易产生运行时错误，且调试成本更高。静态语言虽然前期 token 消耗略高，但编译器能提前拦截大量错误，减少了 AI 生成代码后的返工次数。
三组任务分别覆盖了算法实现、API 集成和代码库重构三类典型场景。在算法实现这类边界清晰的小任务中，动态语言表现接近；但在 API 集成和代码库重构这类需要精确理解类型契约的任务中，静态语言的错误率显著更低。
Dan Luu 还指出，token 消耗只是成本的一部分，AI 编程的总成本还应包括错误修复、代码审查和运行时调试的时间。动态语言在 token 上的节省，往往被后续调试成本抵消。
对普通开发者的启示是：选择 AI 编程语言时，不应只盯着 token 消耗，而应综合考虑任务规模、错误率和维护成本。对于小型脚本或原型验证，动态语言依然高效；但对于生产级代码库，静态语言配合 AI 可能更稳妥。
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