---
title: "«Налог токенизатора»: общение с ИИ на родном языке может стоить в 17 раз дороже, чем на английском"
description: "Исследователи из коалиции CLEAR доказали, что обработка запросов на малораспространённых языках в ИИ-моделях может стоить до 17 раз дороже, чем на английском, создавая новое цифровое неравенство."
date: 2026-10-28T16:54:42.218Z
lang: ru
url: https://xab.info/posts/nalog-tokenzatora-ii-neravenstvo-yazykov
tags: [ai, language-inequality, tokenizer, multilingual-ai, digital-divide, flores-200, clear-coalition]
author: "Александр Буран"
publisher: "XAB.info"
---

# «Налог токенизатора»: общение с ИИ на родном языке может стоить в 17 раз дороже, чем на английском

![Визуализация токенизации текста на разных языках мира с помощью искусственного интеллекта](https://xab.info/media/2026/10/28/nalog-tokenzatora-ii-neravenstvo-yazykov/nalog-tokenzatora-ii-neravenstvo-yazykov-1.webp)

## Ключевые тезисы

- Коалиция CLEAR выявила «налог токенизатора»: стоимость обработки одного и того же запроса в ИИ-моделях различается от 1,5 до 17 раз в зависимости от языка.
- Анализ проводился на корпусе FLORES-200, охватывающем около 200 языков; среди 20 наиболее распространённых языков разрыв составляет 1,5–5 раз.
- Помимо прямых затрат, избыточные токены сокращают доступный объём контекста и увеличивают задержку ответа модели.
- Наиболее уязвимы языки с письменностями, слабо представленными в обучающих данных: бирманский, тибетский, кхмерский, лаосский, тифинаг, ол-чики.
- Решение требует расширения многоязычных обучающих данных и разработки специализированных токенизаторов для различных письменностей.

Двадцать лет назад цифровое неравенство сводилось к простому вопросу доступа: есть ли у человека подключение к интернету и устройство для его использования. Сегодня, когда нейросетевые ассистенты стали повседневным инструментом коммуникации, учёные выявили новый, более тонкий механизм дискриминации — «налог токенизатора» (tokenizer tax). Об этом сообщила Коалиция за языковое равенство в исследованиях искусственного интеллекта (CLEAR), опубликовав результаты анализа, основанного на корпусе параллельных переводов FLORES-200, охватывающем около 200 языков. По сути, носители малораспространённых языков платят за каждый запрос к языковой модели в разы больше, чем англоговорящие пользователи, даже если смысл введённого текста идентичен.

### Как устроен «налог» и почему он возникает

Перед тем как языковая модель начинает обрабатывать входные данные, специальный алгоритм — токенизатор — разбивает текст, аудио или видео на фрагменты, называемые токенами. Именно по количеству токенов большинство коммерческих ИИ-сервисов рассчитывают стоимость использования модели. Проблема в том, что один и тот же по смыслу текст на разных языках разбивается на принципиально разное число фрагментов. Английский язык, будучи доминирующим в обучающих выборках большинства крупных моделей, «упаковывается» в токены наиболее эффективно. Для языков с иной морфологией, письменностью или уровнем представленности в данных тот же запрос может потребовать вдвое, втрое и даже в десятки раз больше токенов — а значит, и больше денег для пользователя или бизнеса.

### Цифры: от полутора до семнадцати раз

Исследователи CLEAR сравнили обработку запросов на разных языках, опираясь на корпус FLORES-200, содержащий параллельные переводы предложений примерно на 200 языков. Среди 20 наиболее распространённых в интернете языков разница в количестве токенов между наиболее и наименее ресурсоёмкими вариантами одного и того же запроса составляла от 1,5 до 5 раз в зависимости от конкретной модели. При расширении выборки до всех 200 языков разрыв для отдельных моделей достигал 17 раз. В качестве наглядного примера авторы приводят фразу, которая на английском требует 13 токенов, а на малаялам — одном из языков южной Индии — 26. При этом подчёркивается, что строгого универсального соотношения стоимости не существует: результат зависит от конкретного текста и контекста, однако в большинстве случаев английский язык сохраняет структурное преимущество.

### Сокращение контекста и вычислительная задержка

Помимо прямой финансовой нагрузки, «налог токенизатора» порождает ещё одно, возможно, более существенное ограничение — сокращение доступного объёма контекста. При фиксированном лимите токенов, отведённом на окно контекста модели, более ресурсоёмкий язык оставляет меньше места для загруженных документов, истории диалога, предыдущих сообщений и иных данных. Это означает, что пользователь, общающийся с ИИ на, скажем, бирманском или кхмерском языке, объективно получает менее «поместившийся» контекст, чем англоговорящий собеседник при том же тарифе. Дополнительно избыточные токены увеличивают вычислительную нагрузку на сервер и задержку формирования ответа, что делает взаимодействие с моделью медленнее и менее предсказуемым.

### Какие языки страдают сильнее всего

Особенно заметные проблемы выявлены для языков, использующих письменности, слабо представленные в обучающих данных токенизаторов. Исследователи выделяют бирманский, тибетский, кхмерский и лаосский языки, а также языки, записываемые письменностями тифинаг (берберские языки Северной Африки) и ол-чики (языки Чхоттисгарха в Индии). При этом редкость языка сама по себе не является определяющим фактором: астурийский, например, может получать относительное преимущество благодаря использованию латинского алфавита и лексическому сходству с другими романскими языками, хорошо представленными в данных. Таким образом, ключевую роль играет не столько число носителей, сколько степень адаптации токенизатора к конкретной письменности и морфологической структуре языка.

### Что предлагают исследователи и почему «само не рассосётся»

В качестве возможных путей сокращения разрыва специалисты CLEAR предлагают два основных направления: расширение представления качественных многоязычных данных в обучающих выборках и целенаправленная разработка токенизаторов, оптимизированных под различные письменности. При этом авторы подчёркивают, что простое увеличение объёма данных само по себе не гарантирует устранения проблемы — алгоритмы разбиения текста также требуют целенаправленного совершенствования. В заключении исследователи напоминают, что «само собой ничего не происходит»: сокращение цифрового неравенства в сфере искусственного интеллекта требует осознанных усилий со стороны разработчиков ИИ-моделей, которые должны принять идею языкового равенства как часть своей инженерной и этической повестки. Без такого системного подхода «налог токенизатора» будет продолжать расширять разрыв между англоязычным большинством и остальным миром по мере того, как ИИ проникает в образование, медицину, юриспруденцию и государственное управление.

## Проверка фактов и источники

- [Налог на родной язык: общение с ИИ не по-английски обходится до 17 раз дороже window-new](https://3dnews.ru/1150524/nalog-na-rodnoy-yazik-obshchenie-s-ii-ne-poangliyski-obhoditsya-do-17-raz-doroge) - Первоисточник содержит все ключевые цифры (1,5–5 раз для 20 языков, до 17 раз для 200 языков), пример с малаялам (13 vs 26 токенов), список уязвимых письменностей и рекомендации CLEAR. Данные согласованы с внутренним текстом статьи.

## Частые вопросы

### Что такое «налог токенизатора»?

Это термин, введённый Коалицией CLEAR для описания скрытого цифрового неравенства: один и тот же по смыслу текст на разных языках разбивается токенизатором на разное количество фрагментов (токенов), а поскольку коммерческие ИИ-сервисы тарифицируют запросы по числу токенов, носители менее «эффективных» для токенизатора языков платят больше за одинаковый объём взаимодействия с моделью.

### Насколько велика разница в стоимости обработки запросов?

Среди 20 наиболее распространённых в интернете языков разница составляет от 1,5 до 5 раз в зависимости от модели. При расширении выборки до 200 языков разрыв для отдельных моделей достигает 17 раз. Конкретное соотношение зависит от текста и контекста, но английский язык в большинстве случаев остаётся наиболее «экономным».

### Какие языки наиболее уязвимы?

Исследователи выделяют бирманский, тибетский, кхмерский и лаосский языки, а также языки, использующие письменности тифинаг и ол-чики. Однако редкость языка не является единственным фактором: например, астурийский может получать преимущество благодаря латинскому алфавиту и сходству с романскими языками.

### Какие решения предлагают исследователи?

Специалисты CLEAR предлагают два направления: расширить представление качественных многоязычных данных в обучающих выборках и целенаправленно разрабатывать токенизаторы для различных письменностей. При этом подчёркивается, что увеличение объёма данных без совершенствования самих алгоритмов разбиения текста не гарантирует устранения проблемы.