同一道菜，用不同語言點，帳單竟然不一樣

2026 年 10 月 29 日，Solidot 轉述了一項由 Coalition for Language Equity in AI Research 發表的研究：AI 模型處理非英語的提示時，需要的 token 數量遠高於英語，研究者稱之為「隱性 token 稅」。小語種使用者等於為同一件事，多付一筆看不見的附加費。

這消息離廚房很遠，離菜單卻很近。

你有沒有在國外餐廳拿過那種雙語菜單？中文那一頁寫「紅燒牛腩湯麵」，英文那一頁寫 Braised Beef Brisket Noodle Soup，字數硬是多了一截。菜是同一碗，端上桌的時間一樣，但你讀完英文菜名的速度，就是慢了半拍。研究裡的 token 就有點這個意思：同一句話，換一種語言說，機器要數的字粒就變多了。

研究給出的數字很具體。即使在網路上最流行的二十種語言之間，最「貴」的語言用的 token 數量，是最「便宜」語言的一點五到五倍。範圍擴大到兩百種語言時，某一個模型的差距甚至拉大到十七倍。研究裡有個比喻很扎心：班加羅爾的新創公司，每次提問、每次生成都要多付一筆錢，而它在奧斯汀的對手不用。這就像兩家小店進同一批高麗菜，一家照批價拿，一家永遠多付幾成，久了，湯的定價就差出來了。

而且代價遠超過錢。研究指出，token 越多，回應越慢，能塞進記憶的內容也越少。換成廚房的話：同一個冰箱，別人的食譜放得下整本，你的版本卻因為字大，兩頁就被塞滿了。運算和網路本來就喫緊的地方，懲罰最重。

這讓人想起我們之前聊過的 Token 是新世代的茅臺，而廚房裡的人早就在挑那瓶好酒：計價的單位換了，但「什麼算真材實料、什麼算兌水」的判斷，餐桌上的老規矩一直沒變。今天這項研究補上的是另一面：同一瓶酒，對不同語言的人，標價竟然不同。

這件事提醒我們一件很日常的事：翻譯是有成本的，只是那成本常常不寫在帳單上。你阿嬤的那本手寫食譜，「醬油少許、火候看狀況」，翻成精確的克數和溫度，篇幅立刻膨脹三倍。味道沒變，字變多了。機器的世界也一樣，有些語言天生被切得更碎，碎到同樣一碗麵，得用更多顆字粒才拼得出來。

研究者把後果講得很直白：這種不公平，限制了誰能參與 AI 經濟。放在餐桌上想，就是一場辦桌，規則說人人有位子，但某些人拿到的碗比較小、筷子比較短，夾同樣一塊肉要多花力氣。久了，有人就乾脆不上桌了。

資料到這裡為止。至於這個問題會怎麼被解掉，新的分詞器、新的模型架構，研究沒有給答案，我們也不替它補。

能帶回家的線索倒有一條，很小，但實在：下一次你看到一份食譜、一張菜單、一個 App 好不容易出了你看得懂的語言版本，多停留一秒。那個版本背後，有人多付了字粒的錢、慢了幾拍的回應，才把同一碗湯，用你的話端到你面前。