很多人在算 AI Token 成本 時，第一個直覺問題常常是： 一個英文單字到底大概會吃掉多少 token？ 先直接講結論： 沒有三家平台都通用、固定不變的「1 個英文單字 = 幾個 token」公式。 但如果是 英文 ，官方能給的粗估比中文明確得多。OpenAI 官方直接寫過， 1 token 約等於 0.75 個英文單字 ；Google Gemini 官方則寫 100 tokens 約等於 60 到 80 個英文單字 。Anthropic 這邊我查到的官方文件重點不是「每個英文單字幾 token」，而是提供 count_tokens 讓你直接先算。 先看表格：一個英文單字大概會用多少 Token？ 下面這張表我刻意分成兩種資訊：一種是 官方明講到什麼程度 ，另一種是 你在前期估成本時可用的區間 。其中「可用區間」有些是官方直接可換算，有些是為了預算規劃做的保守估算，我會直接標清楚。 平台 官方能確認的說法 換算成每個英文單字大概幾個 token 前期規劃可抓的區間 ChatGPT / OpenAI 1 token ≈ 0.75 個英文單字

很多人在開始算 AI Token 成本 時，最常冒出的問題不是整篇文章幾 token，而是更直覺的一句話： 一個中文字到底會用多少 token？ 先直接講結論： 沒有三家平台都通用、固定不變的「每個中文字 = 幾個 token」公式。 因為 ChatGPT、Claude、Gemini 各自有不同的 tokenization 規則，而且官方也都比較傾向提供 token counting 工具或 API ，而不是直接承諾「中文每字一定是多少 token」。 OpenAI 明講 非英文 常常會有更高的 token-to-character ratio；Gemini 則給出「 約 1 token = 4 個字元 」的官方粗估；Claude 官方重點則是提供 先算 token 的 Count Tokens API ，並提醒結果應視為 estimate 。 先看表格：一個中文字大概會用多少 Token？ 下面這張表我分成兩欄看：一欄是 官方明講到什麼程度 ，另一欄是 拿來做成本預估時可用的保守區間 。其中「保守區間」是根據官方文件的方向去做的 實務估算 ，

很多人在開始比較 ChatGPT、Claude、Gemini 的成本時，第一個直覺問題通常都是： 同樣一段內容，三個平台消耗的 Token 會一樣嗎？ 先直接講結論： 不一定，而且很常不一樣。 即使你貼上的是同一段中文、同一段英文，或同一份 prompt，到了 ChatGPT、Claude、Gemini 這三個平台，實際切分出來的 token 數量本來就可能不同。原因不只是模型不同，而是每家平台的 tokenization 規則、請求格式、系統附加結構、工具與附件處理方式 都可能不同。OpenAI、Anthropic、Google 也都分別提供官方 token 計數方式，正是因為「不能只靠字數或肉眼估算」。 如果你現在搜尋的是 「同樣內容哪個平台 token 比較省」 、 「ChatGPT Claude Gemini token 差多少」 、 「中文內容在不同 AI 平台 token 會不會不一樣」 ，那這篇文章就是先幫你把最重要的判斷邏輯講清楚。 先看結論：同樣內容在三大平台，Token 通常不會完全一樣 如果你把同一段內容同時丟進 Ch

很多人在開始用 AI API 之後，都會冒出同一個問題： 我自己寫的 system prompt、system instructions，會不會也被算進 token？ 答案先講在前面： 通常會。 只要那段內容是你在 request 裡一起送進模型的，不管它叫 system prompt、system instructions、developer instructions，原則上都屬於輸入端的一部分，會影響 input token、上下文長度，通常也會影響費用 。這正是你原稿裡最核心的重點。 如果你現在會搜尋這題，通常不是想知道抽象定義，而是想搞清楚三件事： 系統提示詞會不會吃 input token 系統提示詞會不會影響成本 系統提示詞太長會不會讓上下文很快爆掉 這篇就是直接回答這三個問題，而且會盡量用最白話的方式講清楚。 先講最白話的版本 你可以把一個 API request 想成一包送進模型的資料。 只要是這一包裡的內容，通常都會被模型讀到，也就通常會被算進 input side。 這包含： 你寫的 system prompt / syste

如果你現在正在查「 1000 字文章大概會用多少 AI Token 」，通常你真正想知道的不是抽象定義，而是很實際的事：我要寫一篇文章、叫 AI 產一篇文章，或估一篇文章的 API 成本時，到底該抓多少 Token 才合理。 先講最直接的答案： 如果你說的是 1000 個中文字符的文章，實務上通常可以先抓大約 800 到 1,200 Tokens。如果你說的是 1000 個英文單字，通常可以先抓大約 1,300 到 1,400 Tokens。 但這不是固定公式，而是 實務估算區間 。因為 OpenAI 官方明確說明，Token 不是直接等於字數，而且 非英文文本通常會有更高的 token-to-character ratio ；Gemini 官方也說，Gemini 模型以 Token 作為處理粒度，1 Token 約等於 4 個字元這件事，本質上只是粗略近似，不是每種語言都能直接套用。 所以這篇不是要把你帶去背死公式，而是直接幫你回答搜尋意圖最前面的問題： 1000 字文章，大概要抓多少 Token 才不會估太離譜？ 先講最重要的差別：你說的 1