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Pourquoi l'IA coûte-t-elle plus cher en Chinois ?

Dire la même chose en Chinois consomme 1,16× les tokens nécessaires en anglais. Comme les fournisseurs facturent au token, cela représente 16% ajoutés à chaque prompt envoyé — non pour de meilleures réponses, mais pour le seul encodage.

La mesure

24ᵉ sur 25 par coût en tokens

1,16×de tokens de plus que l'anglais pour le même sens — 16% ajoutés à chaque prompt envoyé.

GPT-4 / GPT-3.5

1,64×

0,93 caractères/token

GPT-4o / GPT-5

1,16×

1,33 caractères/token

Le tokenizer plus récent a comblé 75% de l'écart. C'est un vrai progrès, mais pas la parité, et les anciens modèles facturent toujours à l'ancien tarif.

Ce que cela coûte à un vrai produit

1 214 $USpar an, perdus en encodage

Sur la base de 500 milliers d'appels par mois de 500 tokens anglais chacun, à 2,50 $ le million de tokens d'entrée. Entrée uniquement : la longueur de la réponse dépend de la réponse, pas de votre langue.

Mesuré sur cinq registres

Une seule phrase ne prouverait rien : les mêmes cinq textes sont donc mesurés dans chaque langue. La pénalité va de 0,97× à 1,59× selon ce que vous écrivez.

Type de texte	Tokens	vs anglais
E-mail professionnel	37	1,23×
Réponse au support	38	1,03×
Description produit	54	1,59×
Instructions	33	0,97×
Message informel	39	1,03×

Pourquoi cela arrive

Les caractères chinois, japonais et coréens coûtent trois octets en UTF-8, mais chacun porte bien plus de sens qu'une lettre latine. Les deux effets se compensent en partie, ce qui rapproche ces langues de la parité davantage que leur coût en octets ne le laisse penser.

Le même texte en Chinois, différents tokenizers

Nous avons passé les mêmes textes en Chinois dans le tokenizer de chaque fournisseur. Les prix étant fixés au token, un tokenizer qui en produit davantage rend le même travail plus cher, même à prix catalogue identique.

Tokenizer	Tokens	vs anglais	vs OpenAI
DeepSeek V3 – V4.1Utilisé par DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek V4 Pro	159	0,90×	-21%
OpenAI o200k_baseUtilisé par GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol, GPT-6 Luna	201	1,16×	référence

Compté le 2 octobre 2026 avec les fichiers publiés de chaque tokenizer ou l'API de comptage du fournisseur. Pas encore mesurés : Claude 4.7 and later, Claude 4 – 4.6, Grok 4, Gemini 3 – leurs pages modèles utilisent une estimation. Notre méthode

Questions fréquentes

Pourquoi le Chinois consomme-t-il plus de tokens ?

Les tokenizers apprennent leur vocabulaire sur un corpus très majoritairement anglais : les fragments anglais obtiennent leurs propres tokens tandis que les formes des autres langues se découpent en morceaux plus petits. L'effet est mécanique, ce n'est pas un jugement sur la langue.

Puis-je y faire quelque chose ?

Trois leviers aident. Rédigez les prompts système et les consignes en anglais en gardant le contenu visible par l'utilisateur en Chinois — le modèle comprend la consigne dans les deux cas. Privilégiez les modèles récents, dont les tokenizers traitent nettement mieux le texte non anglais. Et supprimez le remplissage, car la pénalité s'applique à chaque token envoyé, y compris les inutiles.

Est-ce mesuré ou estimé ?

Mesuré. Les vrais tokenizers sont exécutés sur cinq textes parallèles dans chaque langue et les comptages sont exacts. Le seul élément souple est la traduction elle-même : c'est pourquoi le corpus est publié intégralement et l'écart entre les cinq textes est affiché plutôt qu'une moyenne flatteuse.

Néerlandais1,19×Français1,24×Espagnol1,25×Portugais1,26×Suédois1,35×Indonésien1,36×

Méthode : les vrais tokenizers BPE — cl100k_base pour la génération GPT-4 et o200k_base pour GPT-4o et suivants — sont exécutés sur un corpus parallèle de cinq textes par langue. Les comptages sont exacts, non estimés. Les traductions sont les nôtres et sont publiées intégralement dans les données téléchargeables de l'étude, car une formulation plus longue coûterait davantage de tokens et vous devez pouvoir vérifier la nôtre.