【从「省钱妙招」到越狱工具，AI 圈又掀起了「白话文运动」】
近日，「用文言文与 AI 对话可以节省 token」这一话题在技术圈走红，引发大量讨论与实测。
文言文信息密度高，同等语义下字符数远少于现代汉语，理论上输入 token 更少，意味着更低的调用成本和更长的可用上下文。
这一想法在 GitHub 和论坛上获得了不少认同，甚至有开发者提出了完整的工程化方案，包括训练专用的现代汉语到文言文转换模型、建立高频词对照表，以及将其集成进 RAG 系统和 Agent 流程。
然而，真正动手测试之后，结论远没有那么乐观。
问题的核心在于，token 的计算单位不是汉字，而是 tokenizer 的分词结果。以 OpenAI 的 tokenizer 为例，「可也」是两个 token，现代汉语的「可以的」同样是两个 token；
有人对比了一对具体例句，文言版比白话版只少了两个虚词对应的 token，差距微乎其微。更有网友直接在讨论中用文言文写下「汝之所言，有理乎，吾往试也」，随即有人指出，这句话比「有道理，我去试试」token 数更多。
就在这场讨论热度未退之际，有论文指出，文言文可以绕过大模型的安全护栏，甚至直接让其给出火药的配方。Gemini 2.5 Flash、Claude 3.7、GPT-4o、DeepSeek-Reasoner 等主流模型均受影响。
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