Coalition for Language Equity in AI Research 上个月发表的一项研究发现，AI 模型处理部分语言提示所需的 token 量远超英语。研究人员称之为隐性 token 税，意味着小语种用户的 AI 成本更高。研究发现，即使互联网最流行的 20 种语言，token 使用量也存在差异。最昂贵语言使用的 token 数量是最便宜语言的 1.5-5 倍。当研究人员将范围扩大到 200 种语言，差异进一步扩大，一个 AI 模型的 token 成本差距甚至增加了 17 倍。研究指出：位于班加罗尔的初创公司可能需要为每次提示和完成支付附加费，而其位于奥斯汀的竞争对手则无需支付。token 税的影响远不止成本。token 数量越多，延迟就越高，有效上下文容量就越低。在计算和连接本就有限的地区，这些惩罚最为严重。token 不公平限制了 AI 经济的参与范围。