Vibe coding 时，用英文沟通会比用中文沟通更省 token 吗？
简单说：不是语言决定 token 消耗多少，而是具体内容。不过在大多数情况下：💡 用 英文沟通确实会比中文更省 token。
原因如下：
1. 中文是多字节语言
OpenAI 的 tokenizer（如 tiktoken）会把中文一个汉字当作 1 个或更多 token；
而英文通常按词拆分，每个单词大约是 0.75 个 token 左右。
举例：
• “你好” → 通常是 2 个 token
• “Hello” → 通常是 1 个 token
2. 英文句子通常更短
同样的意思，用英文往往比中文占用更少字符数（和 token）。
例如：
• 中文：“请帮我生成一段代码用于测试这个功能。”
→ 大约 14 个 token
• 英文：“Generate test code for this function.”
→ 大约 7 个 token
3. 系统与模型原生是英文训练
英文 prompt 的分词效率更高、语义更自然，也更容易被模型正确理解；
中文在编码时需要额外的上下文 token 来保持一致性。
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✅ 结论
在 “Vibe coding” 或任何 ChatGPT 交互中，用 英文沟通平均可减少 30%~50% token 消耗，
尤其是当你的对话内容涉及技术、代码、或命令时。
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