Ilang token pa ang kailangan ng Tagalog kumpara sa Ingles?
Ang Tagalog ay nangangailangan ng 70 % mas maraming token kaysa Ingles para sa parehong teksto sa ChatGPT / Copilot. Kaya mas mabilis maubos ang iyong quota nang mga 70 %, mas mabilis mapuno ang memorya ng chat nang ganoon din, at mas matagal din ang mga sagot nang ganoon. Nasa ika-124 na puwesto ang Tagalog sa 203 na wika, kung saan ang 1 ang pinakamahal. Sa 6 kasalukuyang AI tokenizer, ang buwis sa token ay mula 70 % (ChatGPT / Copilot) hanggang 101 % (DeepSeek).
| Modelo | Tokenizer | Buwis sa token |
|---|
| ChatGPT / Copilot | o200k_base | 70 % |
| Gemini | Gemini 3.x (unpublished; = Gemma 4 on text) | 80 % |
| Claude | Claude (unpublished) | 96 % |
| Meta AI / Llama | Llama 4 | 78 % |
| DeepSeek | DeepSeek V3 | 101 % |
| Qwen | Qwen 3.5 (248k) | 89 % |
Ano ang buwis sa token?
Ang buwis sa token ay ang bilang ng token ng isang wika ÷ ang bilang ng token ng Ingles para sa parehong teksto, sa bawat tokenizer. Ipinakilala ito nina Petrov et al. (2023) para mas madaling paghambingin ang tokenization sa iba't ibang wika, pero tinatawag nila itong tokenization premium. Wala pang tiyak na termino sa Tagalog; sa Ingles, tinatawag itong token tax.
Natututo ang mga tokenizer ng bokabularyo mula sa tekstong Ingles, kaya kasya sa isang token ang karaniwang salitang Ingles, habang hinahati ang tekstong Tagalog sa mas marami at mas maiikling piraso. Kadalasang pinakamalaki ang binabayaran ng mga wikang kaunti ang tekstong pang-training at hindi Latin ang sulat.
Ibinuod nina Petrov et al. ang problema: “The same text translated into different languages can have drastically different tokenization lengths” (NeurIPS 2023).
Paano ito sinukat?
Binilang ng bawat tokenizer ang mga token sa parehong 1,012 pangungusap mula sa devtest na bahagi ng FLORES-200, sa Tagalog at sa Ingles, ayon kina Petrov et al. (NeurIPS 2023). Binilang noong 2026-10-26.
Ano ang token?
Binabasa ng mga modelo ng AI ang teksto bilang mga token. Bago makita ng modelo ang iyong teksto, hinahati ito ng tokenizer nito sa mga piraso. Nagbabayad ka bawat token, binibilang sa token ang memorya ng chat, at isinusulat ang mga sagot nang isang token sa bawat pagkakataon. Ganito hinahati ng ChatGPT / Copilot ang isang headline ng balitang agham mula Oktubre 2026, sa Tagalog at sa Ingles:
Isang aralin lang sa biyolin ang nagbabago sa mga padron ng alon ng utak habang natututong tumugtog ang mga baguhan
Is | ang | ar | alin | lang | sa | biy | olin | ang | nag | bab | ago | sa | mga | pad | ron | ng | al | on | ng | utak | habang | nat | utut | ong | tum | ugt | og | ang | mga | bag | uhan = 32 token
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 token
Para sa pangungusap na ito lamang, ang ratio ay 32 ÷ 12 = 2.67, o 167 % mas maraming token kaysa Ingles. Masyadong kaunti ang isang pangungusap para sa maaasahang numero, kaya sinukat ang mga numero sa pahinang ito sa 1,012 pangungusap ng FLORES-200.
Paano maihahambing ang Tagalog sa ibang wika?
Nagbabayad ang Tagalog ng 70 % sa ChatGPT / Copilot, habang ang median ng lahat ng 203 na wika ay 75 %.
Paano ko mababawasan ang buwis sa token?
Ang pinakasimple ay makipag-chat sa Ingles, kung komportable ka rito. Mas mahirap irekomenda ang ibang paraan, dahil nagkakaiba ang mga modelo hindi lang sa buwis sa token kundi pati sa kung gaano kahusay ang sagot na nakukuha mo bawat token.
Mga tanong tungkol sa buwis sa token
Nagbabayad ba ng buwis sa token ang bawat wika?
Halos lahat. Sa ChatGPT / Copilot, lahat ng 203 na wika ay nangangailangan ng mas maraming token kaysa Ingles, mula 23 % (Portuguese) hanggang 1 273 % (Santali), at ang median na wika ay nagbabayad ng 75 %. Sa lahat ng 6 modelo sa pahinang ito, ang tanging eksepsiyon ay Chinese (Simplified): DeepSeek −6 %, Qwen −9 %; Yue Chinese: Qwen −3 %.
Bakit mas kaunti ang binabayaran ng Chinese sa mga modelong Chinese?
Ang Simplified Chinese ay nagbabayad ng 25 % sa ChatGPT / Copilot, pero −9 % sa Qwen at −6 % sa DeepSeek. Binuo ng Alibaba (Qwen) at DeepSeek ang kanilang mga tokenizer mula sa mas maraming tekstong Chinese, kaya may sariling token ang mga karaniwang salitang Chinese. Pinakamura ang tokenizer para sa mga wikang pinaggawaan nito.
Magkano ang buwis sa token para sa pinakamalalaking wika?
Ang mga pinakamaraming nagsasalitang wika, at ang Tagalog, sa lahat ng 6 modelo:
| 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 % |
| Tagalog | 70 % | 80 % | 96 % | 78 % | 101 % | 89 % |
Aling modelo ng AI ang may pinakamababang buwis sa token?
Batay sa median na wika: ChatGPT / Copilot 75 %, Gemini 81 %, Claude 84 %, Meta AI / Llama 86 %, Qwen 90 % at DeepSeek 107 %.
Aling mga wika ang pinakakaunti ang binabayaran?
Ingles, na siyang batayan ng buwis sa token (0 %). Tanging Chinese sa mga modelong Chinese ang nagbabayad nang mas kaunti pa, tingnan sa itaas. Pagkatapos ng Ingles, ang limang pinakamura sa ChatGPT / Copilot ay Portuguese 23 %, Dutch 25 %, Chinese (Simplified) 25 %, Indonesian 25 % at Standard Malay 30 %.
Aling mga wika ang pinakamalaki ang binabayaran?
Ang mga bilang ng katutubong nagsasalita ay mula sa Wikipedia (mga senso at Ethnologue). Ang 10 pinakamahal sa 203 na wika sa ChatGPT / Copilot, kasama ang buwis sa token at bilang ng katutubong nagsasalita:
- Santali 1 273 %: mga 7,600,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa India, Bangladesh, Nepal; sulat: Ol Chiki.
- Tamasheq 921 %: mga 900,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa Mali, Burkina Faso; sulat: Tifinagh. Hindi tiyak ang bilang.
- Central Atlas Tamazight 915 %: mga 2,700,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa Morocco; sulat: Tifinagh. Hindi tiyak ang bilang.
- Dzongkha 803 %: mga 171,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa Bhutan; sulat: Tibetan. Hindi tiyak ang bilang.
- Lao 723 %: mga 3,700,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa Laos; sulat: Lao.
- Standard Tibetan 713 %: mga 1,200,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa China (Tibet), India, Nepal; sulat: Tibetan. Hindi tiyak ang bilang.
- Shan 693 %: mga 4,700,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa Myanmar, Thailand; sulat: Myanmar (Shan). Hindi tiyak ang bilang.
- Tigrinya 500 %: mga 9,900,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa Eritrea, Ethiopia; sulat: Ge'ez.
- Amharic 482 %: mga 31,800,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa Ethiopia; sulat: Ge'ez.
- Odia 399 %: mga 34,000,000 katutubong nagsasalita, karamihan sa India (Odisha); sulat: Odia.
Mas malaki ba ang binabayaran ng mga wikang may ibang sistema ng pagsulat?
Hindi sa karaniwan: sa ChatGPT / Copilot, ang median na wikang Latin ang sulat ay nagbabayad ng 72 % at ang median na wikang iba ang sulat ng 79 %. Pero ang pinakamamahal na mga wika ay may kani-kaniyang sulat, gaya ng Santali (Ol Chiki), Tamasheq (Tifinagh), Dzongkha (Tibetan), Lao at Shan (Myanmar).
Paano ko masusukat ang buwis sa token ng sarili kong teksto?
Bilangin ang mga token ng iyong teksto at ng salin nito sa Ingles gamit ang tokenizer ng modelong ginagamit mo, at hatiin ang una sa ikalawa. Pampubliko ang tokenizer ng OpenAI; binibilang ng Anthropic at Google ang mga token sa kanilang mga API. Magaspang na numero ang ibinibigay ng isang pangungusap; mas maraming teksto, mas maaasahan.
Ni Sara Moricz, research data scientist. In-update noong 2026-10-26.
In English
Tagalog needs 70 % more tokens than English for the same text on ChatGPT / Copilot. So your quota runs out about 70 % faster, chat memory fills up just as much faster, and answers take just as much longer. Tagalog ranks 124 of 203 languages, where 1 is the most expensive. Across 6 current AI tokenizers, the token tax ranges from 70 % (ChatGPT / Copilot) to 101 % (DeepSeek). Measured on 1,012 FLORES-200 sentences.