GPTలో తెలుగుకు ఇంగ్లీష్ కంటే 2.03× టోకెన్లు
Jonhisking · 2026-10-01
ఒకే కస్టమర్ సపోర్ట్ ప్రాంప్ట్ను 41 భాషల్లోకి అనువదించి, OpenAI ప్రస్తుత టోకెనైజర్ అయిన o200k_base (GPT-4o మరియు ఆ తర్వాతి మోడల్లు)తో టోకెన్లను లెక్కించాను. ఇంగ్లీష్కు 34 టోకెన్లు పట్టాయి, తెలుగుకు 69, అంటే 2.03× — ర్యాంక్ 39/41 (1 = అత్యంత చౌక).
తెలుగు వెర్షన్:
క్రింది కస్టమర్ ఇమెయిల్ను మూడు పాయింట్లలో సంగ్రహించి, మర్యాదపూర్వకమైన సమాధానాన్ని సూచించండి. ఆర్డర్ రెండు రోజులు ఆలస్యంగా వచ్చిందని, పెట్టెలో ఒక వస్తువు లేదని కస్టమర్ చెబుతున్నారు.
ఫలితాలు
| భాష | టోకెన్లు | ఇంగ్లీష్తో పోలిస్తే | పాత GPT-4 టోకెనైజర్ |
|---|---|---|---|
| English | 34 | 1.00× | 1.00× |
| 简体中文 | 35 | 1.03× | 1.53× |
| Español | 40 | 1.18× | 1.29× |
| Deutsch | 43 | 1.26× | 1.50× |
| 한국어 | 49 | 1.44× | 2.50× |
| हिन्दी | 51 | 1.50× | 4.59× |
| 日本語 | 61 | 1.79× | 2.21× |
| Čeština | 68 | 2.00× | 2.59× |
| తెలుగు | 69 | 2.03× | 9.38× |
| Ελληνικά | 70 | 2.06× | 4.94× |
| ਪੰਜਾਬੀ | 83 | 2.44× | 7.41× |

ఎందుకు
టోకెనైజర్ ఎక్కువగా ఇంగ్లీష్ టెక్స్ట్ నుండి నేర్చుకుంటుంది: " polite" లేదా " customer" వంటి పదాలు ఒక్కో టోకెన్ మాత్రమే, కానీ ప్రత్యయాలు, సంధులతో పొడవైన తెలుగు పదాలు, గుణింతాలు, ఒత్తులు చాలా ముక్కలుగా విడిపోతాయి:
- మర్యాదపూర్వకమైన →
మర | ్య | ాద | ప | ూర | ్వ | క | మైన· 8 - పాయింట్లలో →
ప | ాయ | ింట | ్ల | లో· 5 - సమాధానాన్ని →
సమ | ాధ | ాన | ాన్ని· 4
పాత టోకెనైజర్తో పోలిస్తే
GPT-4 కాలం నాటి టోకెనైజర్ (cl100k)తో అదే ప్రాంప్ట్కు 9.38× పట్టేవి, ఇప్పుడు 2.03× మాత్రమే. ఈ మార్పుతో తెలుగు చాలా లాభపడింది, అయినా 41 భాషల్లో 39వ స్థానంలో ఉంది — గ్రీక్ (2.06×), పంజాబీ (2.44×) మాత్రమే ఎక్కువ ఖర్చవుతాయి.
డబ్బు రూపంలో
1M ఇన్పుట్ టోకెన్లకు $2 ధర ఉన్న మోడల్తో, ఈ ప్రాంప్ట్ను పది లక్షల సార్లు పంపితే ఇంగ్లీష్లో 68 డాలర్లు, తెలుగులో 138 డాలర్లు ఖర్చవుతుంది. జవాబు కూడా తెలుగులో వస్తే, సాధారణంగా 4–5 రెట్లు ఖరీదైన అవుట్పుట్ టోకెన్లకూ ఇదే గుణకం వర్తిస్తుంది.
ఎలా ఆదా చేయాలి
- సిస్టమ్ ప్రాంప్ట్, స్థిర సూచనలను ఇంగ్లీష్లో రాయండి; యూజర్ ఇన్పుట్ను మాత్రమే తెలుగులో ఉంచండి.
- మధ్యంతర దశలను (వర్గీకరణ, సమాచార సేకరణ, టూల్ కాల్స్) ఇంగ్లీష్ లేదా JSONలో అడగండి, చివరి జవాబును మాత్రమే తెలుగులో తీసుకోండి.
- ప్రాంప్ట్లోని స్థిర భాగానికి prompt caching వాడండి.
పరిమితులు
- నేను ఒకే ప్రాంప్ట్ను కొలిచాను; ఇతర టెక్స్ట్లలో నిష్పత్తి ±0.1–0.2 మారవచ్చు.
- Claude, Gemini వేరే టోకెనైజర్లు వాడతాయి – ఈ సంఖ్యలు OpenAI మోడల్లకు మాత్రమే వర్తిస్తాయి.
- అనువాదం సమీక్షించిన మెషిన్ ట్రాన్స్లేషన్ ఆధారంగా చేయబడింది.
అన్ని 41 భాషల ఫలితాలు (ఇంగ్లీష్లో): 41 భాషల పోలిక
మీ సొంత టెక్స్ట్ను కొలవండి: మీ తెలుగు ప్రాంప్ట్కు ఇంగ్లీష్తో పోలిస్తే ఎన్ని టోకెన్లు, ఎంత ఖర్చు అవుతుందో చూడండి.
టోకెన్ కౌంటర్ తెరవండి →