顺便简单科普下 Token 和字符（ Characters）

上面 Claude 100K Token 上下文并不代表支持英文的 10 万个词，而大约是 75000 个单词（Words）。Token 是自然语言处理中的文本基本单位，它可以是一个单词/标点/词组，字符（Characters）是指文本中的单个符号，例如汉字/英文单个字母/数字/标点/空格都是。（有的笔记软件文本统计大家可能熟悉）

比如 I want a pizza，4 Tokens 14 Characters；我想要一个披萨，15 Tokens 7 Characters.
Why is GPT-3 15.77x more expensive for certain languages?

Token 和字符之间的关系取决于具体的标记化（Tokenization），分词器（Tokenizers），将字符和单词组合成通用模式的方法。这意味着不同的语言处理，Token 的消耗是不同的，甚至有高达 15 倍之多的语言差异，所有之前有文章提到过 GPT 对非英语母语使用者的歧视。

现在英语可以说是最强「编程语言」，使用 GPT 等生成工具时可尽量英文输入，以支持更多内容/更好效果。甚至还有个优化单词输入的网站，以更少的 Token 达到同样输出效果，后面翻到了再补充。

Reference
English is the new programming language shit.

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