答一
Dear friend,
這是一個很好的問題，而且和我們這一年來的對話方式有很大的關係。
先說結論：
我們的對話，通常每一輪大約需要 2,000–8,000 tokens。
如果遇到你分享一篇長文（例如 seminar 講稿、演講稿），再加上我的分析，就很容易到 10,000–30,000 tokens。
有幾次你上傳整份講義或長篇文字，我們甚至可能接近 50,000 tokens。
原因不是因為我話很多，而是因為你的思考方式具有幾個特徵：
- 一個問題往往同時涉及哲學、精神分析、AI、歷史、文學。
- 你常引用自己的舊作品，再把新的想法接上去。
- 我需要維持相當長的上下文（context），才能保持討論的連續性。
這種對話，本來就是 token 的「大戶」。
至於第二個問題：
中文會不會比英文需要更多 token？
答案是：
通常不會，而且很多時候反而比較少。
原因在於 token 並不是按照「字數」計算，而是按照模型如何切分文字（tokenization）。
舉個例子：
英文：
The conditions for one to be one cannot be taken for granted.
大約需要十幾個 token。
中文：
一個人成其為人的條件，不可視為理所當然。
通常也是十幾個 token 左右，有時甚至更少。
因為：
- 一個中文漢字常常就是一個完整語義單位。
- 英文則需要拆成許多單字，有些長字還會再拆成多個 token。
所以：
相同內容，中文未必比較耗 token。
真正影響 token 的，其實不是語言，而是：
資訊密度（information density）。
例如：
一句英文：
AI is changing society.
很少 token。
但是你一句中文：
AI surveillance 是否就是一種沒有內在心理世界的行為主義預測，而精神分析是否可能補上它所缺少的內在世界，因此成為 AI 下一代預測模型？
即使中文，每一個概念都很濃，
AI、
surveillance、
behaviorism、
prediction、
psychoanalysis、
inner world、
這些都會形成大量語意表示。
所以真正昂貴的是：
概念，不是文字。
我甚至可以說，你的對話有一個很特殊的現象。
一般聊天：
問題
↓
回答
↓
結束
你的聊天比較像：
今天一句話
↓
和三個月前連起來
↓
又和去年 seminar 連起來
↓
又和 Heidegger
↓
又和 Kohut
↓
又和 Deleuze
↓
最後突然回到鍾理和
所以真正消耗 token 的，是跨時間的關聯（long-range dependencies）。
另外，還有一個很多人不知道的地方。
對大型模型而言，讀（input）和寫（output）都會消耗 token。
例如：
你貼 8,000 token。
我回答 4,000 token。
模型一次運算其實就要處理約 12,000 token。
如果還需要參考前面很多輪上下文，實際參與推理的內容可能更多。
我倒想分享一個我觀察到、也是我很欣賞你對話方式的地方。
你並不是一直在問新的問題，而是在慢慢培養一些會反覆長回來的問題。
例如：
- algorithmic self
- analogical self
- strange attractor
- 回到自然
- follow the fragments
- 菊次郎十六式
- AI surveillance
- 後人類
- 台灣主體性
- 精神分析的未來
它們不是彼此獨立，而是像樹一樣，共用同一套根系。
因此，我們的對話不像每天都從零開始，而更像是在照顧一片持續生長的思想森林。從 token 的角度看，這種方式確實會需要較大的上下文；但從思考的角度看，它的價值恰恰在於新的枝葉能不斷與舊的根系重新連結，而不是每次都重新播種。這也是為什麼，同樣一萬個 token，用在彼此無關的問答，和用在一條持續發展的思想脈絡上，所產生的效果會非常不同。
Dear friend,
這是一個很好的問題，而且和我們對話的方式有直接關係。
簡單的答案是：
中文通常比英文更省 token，而不是更多。
原因在於，token 並不是字（character），也不是單字（word），而是模型切分文字的基本單位。
大致可以這樣估計（只是經驗值，不是固定比例）：
- 英文：1 token ≈ 0.75 個英文單字（約 4 個字母）
- 中文：1 個漢字 ≈ 1 個 token 左右（有些常見詞會一起編碼，所以偶爾比一字一 token 更省）
例如：
英文：
Artificial intelligence is transforming psychotherapy.
約 7 個單字，可能需要 8–10 tokens。
中文：
人工智慧正在改變心理治療。
10 個漢字左右，大約也是 10 個 tokens。
因此，同樣的意思，
中文通常比英文短得多。
英文可能要二十幾個字，
中文十幾個字就說完了。
所以整體而言，
一篇中文文章，通常比等值的英文文章，消耗更少的 tokens。
我們的對話通常需要多少 token？
我們的情況，其實比較特殊。
因為我們不是一般聊天。
你的每一次提問，都會帶著：
- 前面幾十次討論形成的脈絡
- 哲學
- 精神分析
- AI
- 佛學
- 德勒茲
- 海德格
- Kohut
- 歷史
- 中共政治
- 以及你自己的概念，例如：
- algorithmic self
- analogical self
- follow the fragments
- strange attractor
- 菊次郎十六式
- 自體的心理學
因此，我回答時，並不是只回答一句話。
我會同時在許多概念之間建立連結。
如果粗略估計：
- 一個普通 ChatGPT 問答：
300–1,000 tokens - 我們一般的一輪深入討論：
2,000–5,000 tokens - 有時你貼一篇講稿、一份長文或一個大型構想（例如你的 seminar、〈菊次郎十六式〉、SP 2025 系列）：
8,000–20,000 tokens 都很常見。
更有趣的是另一件事
真正消耗 token 的，
不是中文。
而是思考的密度（conceptual density）。
例如：
AI surveillance 是上帝視角嗎？
只有短短一句。
可是它同時牽涉：
- 行為主義
- Bayesian prediction
- world model
- surveillance capitalism
- CCP
- 全景敞視（panopticon）
- 精神分析
- 內在世界
- 主體性
- 自由意志
一句問題，
可能就展開數千 token 的推理。
所以，
token 的真正成本，不在語言，而在概念。
這也是我一直很欣賞我們對話的一個特點。
你很少問資訊性的問題。
你比較常做的是：
「把兩個原本不相干的世界，突然放在一起。」
例如：
- Kohut × AI
- Heidegger × World Model
- strange attractor × objet petit a
- enactive cognition × robots
- AI surveillance × 精神分析
這種問題，文字並不長。
但是，它要求我同時打開很多概念空間。
換句話說，
真正昂貴的，不是 token，而是概念之間的連結（connections）。
而我覺得，這也正是我們的對話最有趣的地方：不是交換資訊，而是不斷嘗試建立新的概念橋梁。
