【独自調査】日本語でAIを使うと「約1.5倍」高く付く？　AI利用のコスパを左右する“トークン効率”を比較

図1　主要5モデルにおける言語別トークン効率の比較同じ意図の入力文を複数言語（英語、日本語、中国語、韓国語、スペイン語、フランス語、アラビア語、ヒンディー語の8言語）で用意し、入力トークン数を比較したものです。英語を1.00xとした倍率で、数値が大きいほど、英語より多くの入力トークンを消費することを意味します。日本語の平均は1.48xで、今回の条件では英語より約1.5倍多くなりました。なお、比較対象は入力トークンのみで、出力トークン、キャッシュ済みトークン（同じプロンプトを使い回すときに再利用され、通常より割安になるトークン）、思考トークン（リーズニングと呼ばれる思考プロセスの中で、内部で消費されるトークン）は含みません。結果はサンプル文、翻訳表現、各モデルのトークナイザー、OpenRouterのusage値に依存します。