മലയാളത്തിന് ഇംഗ്ലീഷിനെക്കാൾ എത്ര കൂടുതൽ ടോക്കണുകൾ വേണം?
ChatGPT / Copilot ൽ ഒരേ വാചകത്തിന് മലയാളത്തിന് ഇംഗ്ലീഷിനെക്കാൾ 96 % കൂടുതൽ ടോക്കണുകൾ വേണം. അതിനാൽ നിങ്ങളുടെ ക്വോട്ട ഏകദേശം 96 % വേഗം തീരുന്നു, ചാറ്റിന്റെ ഓർമ്മ അത്രതന്നെ വേഗം നിറയുന്നു, മറുപടികൾക്കും അത്രതന്നെ കൂടുതൽ സമയമെടുക്കുന്നു. 203 ഭാഷകളിൽ മലയാളം 50-ാം സ്ഥാനത്താണ്; 1 ഏറ്റവും ചെലവേറിയത്. നിലവിലെ 6 AI ടോക്കണൈസറുകളിൽ ടോക്കൺ നികുതി 82 % (Gemini) മുതൽ 342 % (DeepSeek) വരെയാണ്.
| മോഡൽ | ടോക്കണൈസർ | ടോക്കൺ നികുതി |
|---|
| ChatGPT / Copilot | o200k_base | 96 % |
| Gemini | Gemini 3.x (unpublished; = Gemma 4 on text) | 82 % |
| Claude | Claude (unpublished) | 297 % |
| Meta AI / Llama | Llama 4 | 176 % |
| DeepSeek | DeepSeek V3 | 342 % |
| Qwen | Qwen 3.5 (248k) | 197 % |
ടോക്കൺ നികുതി എന്നാൽ എന്ത്?
ടോക്കൺ നികുതി എന്നത് ഒരു ഭാഷയുടെ ടോക്കണുകൾ ÷ അതേ വാചകത്തിന് ഇംഗ്ലീഷിന്റെ ടോക്കണുകൾ, ഓരോ ടോക്കണൈസറിനും വെവ്വേറെ. ഭാഷകൾ തമ്മിൽ ടോക്കണൈസേഷൻ എളുപ്പത്തിൽ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ Petrov യും സഹപ്രവർത്തകരും (2023) ഈ ആശയം അവതരിപ്പിച്ചു, പക്ഷേ അതിനെ ടോക്കണൈസേഷൻ പ്രീമിയം എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഇതിന് ഇതുവരെ ഉറച്ച ഒരു മലയാളം പദമില്ല; ഇതിനെ ടോക്കൺ ടാക്സ് എന്നും പറയുന്നു, ഇംഗ്ലീഷിൽ token tax.
ടോക്കണൈസറുകൾ അവയുടെ പദസമ്പത്ത് പ്രധാനമായും ഇംഗ്ലീഷ് വാചകത്തിൽ നിന്നാണ് പഠിക്കുന്നത്; അതിനാൽ സാധാരണ ഇംഗ്ലീഷ് വാക്കുകൾ ഒരു ടോക്കണിൽ ഒതുങ്ങുന്നു, മലയാളം വാചകം കൂടുതലും ചെറുതുമായ കഷണങ്ങളായി മുറിയുന്നു. കുറഞ്ഞ പരിശീലന വാചകവും ലാറ്റിൻ അല്ലാത്ത ലിപിയുമുള്ള ഭാഷകളാണ് സാധാരണ ഏറ്റവും കൂടുതൽ നൽകുന്നത്.
Petrov യും സഹപ്രവർത്തകരും പ്രശ്നം ഇങ്ങനെ ചുരുക്കുന്നു: “The same text translated into different languages can have drastically different tokenization lengths” (NeurIPS 2023).
ഇത് എങ്ങനെ അളന്നു?
ഓരോ ടോക്കണൈസറും FLORES-200 ന്റെ devtest ഭാഗത്തെ അതേ 1,012 വാക്യങ്ങളിൽ മലയാളം, ഇംഗ്ലീഷ് ടോക്കണുകൾ എണ്ണി, Petrov യും സഹപ്രവർത്തകരും (NeurIPS 2023) പിന്തുടർന്ന രീതിയിൽ. എണ്ണിയത് 2026-10-26.
ടോക്കൺ എന്നാൽ എന്ത്?
എഐ മോഡലുകൾ വാചകം ടോക്കണുകളായാണ് വായിക്കുന്നത്. മോഡൽ നിങ്ങളുടെ വാചകം കാണുന്നതിനു മുമ്പ് അതിന്റെ ടോക്കണൈസർ അതിനെ കഷണങ്ങളായി മുറിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ ഓരോ ടോക്കണിനും പണം നൽകുന്നു, ചാറ്റിന്റെ ഓർമ്മ ടോക്കണുകളിൽ എണ്ണുന്നു, മറുപടികൾ ഓരോ ടോക്കണായി എഴുതുന്നു. 2026 ഒക്ടോബറിലെ ഒരു ശാസ്ത്ര വാർത്താ തലക്കെട്ട് ChatGPT / Copilot മലയാളത്തിലും ഇംഗ്ലീഷിലും ഇങ്ങനെ മുറിക്കുന്നു:
ഒരൊറ്റ വയലിൻ പാഠം, തുടക്കക്കാർ വായിക്കാൻ പഠിക്കുമ്പോൾ മസ്തിഷ്ക തരംഗ രീതികളെ മാറ്റുന്നു
ഒ | ര | ൊ | റ്റ | വയ | ലി | ൻ | പ | ാ | ഠ | ം | , | തുട | ക്ക | ക്ക | ാർ | വായ | ിക്കാൻ | പഠ | ിക്ക | ുമ്പോ | ൾ | മ | സ്ത | ിഷ | ്ക | തര | ംഗ | രീത | ികളെ | മാറ്റ | ുന്നു = 32 ടോക്കണുകൾ
One violin lesson changes brain wave patterns as beginners learn to play
One | violin | lesson | changes | brain | wave | patterns | as | beginners | learn | to | play = 12 ടോക്കണുകൾ
ഈ ഒരു വാക്യത്തിന് അനുപാതം 32 ÷ 12 = 2.67, അതായത് ഇംഗ്ലീഷിനെക്കാൾ 167 % കൂടുതൽ ടോക്കണുകൾ. വിശ്വസനീയമായ ഒരു സംഖ്യയ്ക്ക് ഒരു വാക്യം വളരെ കുറഞ്ഞ വാചകമാണ്; അതുകൊണ്ടാണ് ഈ പേജിലെ സംഖ്യകൾ FLORES-200 ലെ 1,012 വാക്യങ്ങളിൽ അളന്നത്.
മറ്റു ഭാഷകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ മലയാളം എങ്ങനെ?
ChatGPT / Copilot ൽ മലയാളം 96 % നൽകുന്നു; എല്ലാ 203 ഭാഷകളുടെയും മധ്യമം 75 % ആണ്.
ടോക്കൺ നികുതി എങ്ങനെ കുറയ്ക്കാം?
നിങ്ങൾക്ക് സൗകര്യമാണെങ്കിൽ, ഇംഗ്ലീഷിൽ ചാറ്റ് ചെയ്യുന്നതാണ് ഏറ്റവും ലളിതമായ വഴി. മറ്റു വഴികൾ ശുപാർശ ചെയ്യാൻ പ്രയാസമാണ്, കാരണം മോഡലുകൾ ടോക്കൺ നികുതിയിൽ മാത്രമല്ല, ഓരോ ടോക്കണിനും എത്ര നല്ല മറുപടി കിട്ടുന്നു എന്നതിലും വ്യത്യസ്തമാണ്.
ടോക്കൺ നികുതിയെക്കുറിച്ചുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ
എല്ലാ ഭാഷയും ടോക്കൺ നികുതി നൽകുന്നുണ്ടോ?
ഏതാണ്ട് എല്ലാം. ChatGPT / Copilot ൽ എല്ലാ 203 ഭാഷകൾക്കും ഇംഗ്ലീഷിനെക്കാൾ കൂടുതൽ ടോക്കണുകൾ വേണം, 23 % (Portuguese) മുതൽ 1 273 % (Santali) വരെ; മധ്യമ ഭാഷ 75 % നൽകുന്നു. ഈ പേജിലെ എല്ലാ 6 മോഡലുകളിലും ഒരേയൊരു അപവാദങ്ങൾ Chinese (Simplified): DeepSeek −6 %, Qwen −9 %; Yue Chinese: Qwen −3 % ആണ്.
ചൈനീസ് മോഡലുകളിൽ ചൈനീസ് ഭാഷ എന്തുകൊണ്ട് കുറച്ചു നൽകുന്നു?
ലഘൂകരിച്ച ചൈനീസ് ChatGPT / Copilot ൽ 25 % നൽകുന്നു, എന്നാൽ Qwen ൽ −9 %, DeepSeek ൽ −6 %. Alibaba (Qwen), DeepSeek എന്നിവ വളരെ കൂടുതൽ ചൈനീസ് വാചകം ഉപയോഗിച്ചാണ് ടോക്കണൈസറുകൾ നിർമ്മിച്ചത്; അതിനാൽ സാധാരണ ചൈനീസ് വാക്കുകൾക്ക് സ്വന്തം ടോക്കണുകൾ കിട്ടുന്നു. ഏത് ഭാഷകൾക്കായി നിർമ്മിച്ചോ, അവയ്ക്കാണ് ടോക്കണൈസർ ഏറ്റവും ചെലവു കുറഞ്ഞത്.
ഏറ്റവും വലിയ ഭാഷകളുടെ ടോക്കൺ നികുതി എത്ര?
ഏറ്റവും കൂടുതൽ സംസാരിക്കുന്ന ഭാഷകൾ, മലയാളവും, എല്ലാ 6 മോഡലുകളിലും:
| ChatGPT / Copilot | Gemini | Claude | Meta AI / Llama | DeepSeek | Qwen |
|---|
| Chinese (Simplified) | 25 % | 8 % | 14 % | 6 % | −6 % | −9 % |
| Spanish | 32 % | 29 % | 45 % | 30 % | 50 % | 31 % |
| Hindi | 57 % | 30 % | 116 % | 65 % | 180 % | 98 % |
| Standard Arabic | 38 % | 45 % | 81 % | 59 % | 62 % | 30 % |
| Portuguese | 23 % | 25 % | 37 % | 23 % | 42 % | 23 % |
| Russian | 42 % | 35 % | 32 % | 23 % | 58 % | 35 % |
| Japanese | 66 % | 21 % | 26 % | 31 % | 42 % | 16 % |
| French | 37 % | 40 % | 48 % | 37 % | 55 % | 38 % |
| German | 31 % | 32 % | 72 % | 30 % | 51 % | 30 % |
| Malayalam | 96 % | 82 % | 297 % | 176 % | 342 % | 197 % |
ഏത് AI മോഡലിനാണ് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ ടോക്കൺ നികുതി?
മധ്യമ ഭാഷ പ്രകാരം: ChatGPT / Copilot 75 %, Gemini 81 %, Claude 84 %, Meta AI / Llama 86 %, Qwen 90 % ഒപ്പം DeepSeek 107 %.
ഏത് ഭാഷകളാണ് ഏറ്റവും കുറച്ച് നൽകുന്നത്?
ഇംഗ്ലീഷ്; ടോക്കൺ നികുതി അതുമായി താരതമ്യം ചെയ്താണ് അളക്കുന്നത് (0 %). ചൈനീസ് മോഡലുകളിലെ ചൈനീസ് മാത്രമാണ് ഇതിലും കുറച്ച് നൽകുന്നത്, മുകളിൽ കാണുക. ഇംഗ്ലീഷിനു ശേഷം ChatGPT / Copilot ൽ ഏറ്റവും ചെലവു കുറഞ്ഞ അഞ്ചെണ്ണം: Portuguese 23 %, Dutch 25 %, Chinese (Simplified) 25 %, Indonesian 25 % ഒപ്പം Standard Malay 30 %.
ഏത് ഭാഷകളാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ നൽകുന്നത്?
മാതൃഭാഷക്കാരുടെ എണ്ണം വിക്കിപീഡിയയിൽ നിന്ന് (സെൻസസുകളും Ethnologue ഉം). ChatGPT / Copilot ൽ 203 ഭാഷകളിൽ ഏറ്റവും ചെലവേറിയ 10, ടോക്കൺ നികുതിയും മാതൃഭാഷക്കാരുടെ എണ്ണവും സഹിതം:
- Santali 1 273 %: ഏകദേശം 7,600,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും India, Bangladesh, Nepal ൽ; ലിപി: Ol Chiki.
- Tamasheq 921 %: ഏകദേശം 900,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും Mali, Burkina Faso ൽ; ലിപി: Tifinagh. ഉറപ്പില്ലാത്ത സംഖ്യ.
- Central Atlas Tamazight 915 %: ഏകദേശം 2,700,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും Morocco ൽ; ലിപി: Tifinagh. ഉറപ്പില്ലാത്ത സംഖ്യ.
- Dzongkha 803 %: ഏകദേശം 171,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും Bhutan ൽ; ലിപി: Tibetan. ഉറപ്പില്ലാത്ത സംഖ്യ.
- Lao 723 %: ഏകദേശം 3,700,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും Laos ൽ; ലിപി: Lao.
- Standard Tibetan 713 %: ഏകദേശം 1,200,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും China (Tibet), India, Nepal ൽ; ലിപി: Tibetan. ഉറപ്പില്ലാത്ത സംഖ്യ.
- Shan 693 %: ഏകദേശം 4,700,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും Myanmar, Thailand ൽ; ലിപി: Myanmar (Shan). ഉറപ്പില്ലാത്ത സംഖ്യ.
- Tigrinya 500 %: ഏകദേശം 9,900,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും Eritrea, Ethiopia ൽ; ലിപി: Ge'ez.
- Amharic 482 %: ഏകദേശം 31,800,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും Ethiopia ൽ; ലിപി: Ge'ez.
- Odia 399 %: ഏകദേശം 34,000,000 മാതൃഭാഷക്കാർ, പ്രധാനമായും India (Odisha) ൽ; ലിപി: Odia.
മറ്റു ലിപികളുള്ള ഭാഷകൾ കൂടുതൽ നൽകുന്നുണ്ടോ?
ശരാശരിയിൽ ഇല്ല: ChatGPT / Copilot ൽ ലാറ്റിൻ ലിപിയിലെ മധ്യമ ഭാഷ 72 % നൽകുന്നു, മറ്റു ലിപിയിലെ മധ്യമ ഭാഷ 79 %. എന്നാൽ ഏറ്റവും ചെലവേറിയ ഭാഷകൾക്കെല്ലാം സ്വന്തം ലിപിയുണ്ട്, ഉദാഹരണത്തിന് Santali (Ol Chiki), Tamasheq (Tifinagh), Dzongkha (Tibetan), Lao ഒപ്പം Shan (Myanmar).
എന്റെ സ്വന്തം വാചകത്തിന്റെ ടോക്കൺ നികുതി എങ്ങനെ അളക്കാം?
നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന മോഡലിന്റെ ടോക്കണൈസർ കൊണ്ട് നിങ്ങളുടെ വാചകത്തിന്റെയും അതിന്റെ ഇംഗ്ലീഷ് വിവർത്തനത്തിന്റെയും ടോക്കണുകൾ എണ്ണി, ആദ്യ സംഖ്യയെ രണ്ടാമത്തേത് കൊണ്ട് ഹരിക്കുക. OpenAI യുടെ ടോക്കണൈസർ പൊതുവായി ലഭ്യമാണ്; Anthropic, Google എന്നിവ അവരുടെ API വഴി ടോക്കണുകൾ എണ്ണുന്നു. ഒരു വാക്യം ഏകദേശ സംഖ്യ മാത്രമേ നൽകൂ; വാചകം കൂടുന്തോറും വിശ്വാസ്യതയും കൂടും.
എഴുതിയത്: Sara Moricz, ഗവേഷക ഡേറ്റ സയന്റിസ്റ്റ്. പുതുക്കിയത് 2026-10-26.
In English
Malayalam needs 96 % more tokens than English for the same text on ChatGPT / Copilot. So your quota runs out about 96 % faster, chat memory fills up just as much faster, and answers take just as much longer. Malayalam ranks 50 of 203 languages, where 1 is the most expensive. Across 6 current AI tokenizers, the token tax ranges from 82 % (Gemini) to 342 % (DeepSeek). Measured on 1,012 FLORES-200 sentences.