TINTUCAI

Token là gì? Tại sao viết tiếng Việt trên AI tốn chi phí gấp 3 lần tiếng Anh?

Khi sử dụng các công cụ AI như ChatGPT, Gemini hay Claude qua API, bạn thường thấy đơn vị tính phí không phải là "từ" (word) hay "ký tự" (character), mà là "Token". Đối với các lập trình viên hoặc doanh nghiệp phát triển ứng dụng AI tại Việt Nam, đây là một bài toán đau đầu: Cùng một nội dung, tiếng Việt luôn tốn nhiều token hơn tiếng Anh.

Vậy Token thực chất là gì và tại sao lại có sự chênh lệch chi phí bất công này? Hãy cùng giải mã trong bài viết dưới đây.

1. Token là gì?

Trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Token là đơn vị cơ bản nhất mà các mô hình AI (như GPT-4, Gemini Pro) sử dụng để đọc, hiểu và tạo ra văn bản.

Bạn có thể hình dung: AI không đọc từng chữ cái như con người đánh vần, nó chia văn bản thành các "mảnh ghép" nhỏ gọi là token.

Một token có thể là một từ trọn vẹn (ví dụ: "apple").
Một token có thể là một phần của từ (ví dụ: "ing" trong "playing").
Một token cũng có thể là dấu câu hoặc khoảng trắng.

Quy ước chung: Với tiếng Anh, 1.000 tokens tương đương khoảng 750 từ.

2. Cơ chế Tokenization hoạt động như thế nào?

Quá trình cắt văn bản thành token được gọi là Tokenization. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay thường sử dụng phương pháp mã hóa gọi là BPE (Byte-Pair Encoding).

Mục tiêu của BPE là nén dữ liệu hiệu quả nhất bằng cách giữ các từ phổ biến làm một token duy nhất và chia nhỏ các từ ít phổ biến hơn.

Ví dụ tiếng Anh: Từ Intelligence rất phổ biến, AI sẽ coi nó là 1 token.
Ví dụ tiếng Việt: Từ Trí tuệ bao gồm các ký tự có dấu và không nằm trong tập dữ liệu gốc tối ưu của tiếng Anh, nên nó có thể bị tách thành 3-4 tokens (ví dụ: Tr + í + tu + ệ).

3. Tại sao tiếng Việt lại tốn nhiều Token hơn tiếng Anh?

Đây là câu hỏi cốt lõi ảnh hưởng trực tiếp đến túi tiền của người dùng API. Có 3 lý do chính khiến tiếng Việt "đắt đỏ" hơn:

a. Bộ từ điển (Vocabulary) của AI ưu tiên tiếng Anh

Hầu hết các mô hình AI lớn được huấn luyện trên dữ liệu chủ yếu là tiếng Anh. Do đó, bộ từ điển token của chúng chứa hàng chục nghìn từ tiếng Anh nguyên vẹn. Ngược lại, tiếng Việt ít phổ biến hơn trong dữ liệu huấn luyện gốc, nên các từ tiếng Việt thường xuyên bị "bẻ vụn" thành nhiều mảnh nhỏ.

b. Vấn đề về dấu thanh (Accents)

Tiếng Việt là ngôn ngữ đơn âm tiết nhưng lại có hệ thống dấu thanh phức tạp (sắc, huyền, hỏi, ngã, nặng). Trong mã hóa máy tính (Unicode), các ký tự có dấu thường chiếm dung lượng byte lớn hơn hoặc bị trình phân tách token (tokenizer) coi là các ký tự riêng biệt ghép lại.

c. Cấu trúc từ ghép

Tiếng Anh thường dùng từ đơn đa âm tiết (ví dụ: "Market"), trong khi tiếng Việt dùng từ ghép đơn âm tiết (ví dụ: "Chợ"). Mặc dù nghĩa giống nhau, nhưng cách AI xử lý các khoảng trắng và dấu trong tiếng Việt khiến số lượng token tăng vọt.

4. Bảng so sánh thực tế: Tiếng Anh vs Tiếng Việt

Hãy xem xét ví dụ cụ thể khi đưa vào bộ đếm token của OpenAI (Tokenizer):

Nội dungVăn bảnSố từ (Words)Số Token ước tínhTiếng Anh"The quick brown fox jumps over the lazy dog."99 tokensTiếng Việt"Con cáo nâu nhanh nhẹn nhảy qua con chó lười."1026 tokens

Kết luận: Dù cùng một nội dung và ngữ nghĩa, câu tiếng Việt tiêu tốn số lượng token gấp gần 3 lần so với tiếng Anh. Điều này đồng nghĩa với việc nếu bạn dùng API trả phí, chi phí cho tiếng Việt sẽ đắt hơn gấp 3 lần.

5. Giải pháp tối ưu chi phí Token cho người dùng Việt

Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng AI hoặc sử dụng API với ngân sách hạn hẹp, hãy cân nhắc các chiến lược sau:

Viết Prompt (câu lệnh) bằng tiếng Anh: Hãy chỉ thị cho AI bằng tiếng Anh (System instructions), và chỉ yêu cầu AI trả lời bằng tiếng Việt ở đầu ra cuối cùng. Điều này giảm bớt số token đầu vào (Input tokens).
Sử dụng mô hình tối ưu hơn: Một số mô hình mới như Gemini 1.5 Flash hoặc GPT-4o-mini có chi phí token rẻ hơn và bộ tokenizer được cải thiện khả năng đa ngôn ngữ tốt hơn các đời cũ.
Lọc bỏ từ thừa: Trong tiếng Việt, chúng ta hay dùng các từ đệm (thì, là, mà, ạ, nhé...). Khi gửi dữ liệu qua API, hãy lược bỏ các từ này để tiết kiệm chi phí.
Sử dụng Semantic Search (Tìm kiếm ngữ nghĩa): Thay vì gửi toàn bộ tài liệu dài vào AI, hãy dùng kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation) để chỉ trích xuất những đoạn văn bản liên quan nhất gửi cho AI xử lý.

Kết luận

Hiểu rõ Token là gì và cơ chế tính phí của nó là bước đầu tiên để làm chủ công nghệ AI. Mặc dù hiện tại người dùng tiếng Việt đang chịu thiệt thòi về mặt chi phí do đặc thù ngôn ngữ, nhưng với sự phát triển của các mô hình đa ngôn ngữ (Multilingual Models), khoảng cách này đang dần được thu hẹp.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng AI, hãy luôn tính toán kỹ hệ số quy đổi (thường là nhân 1.5 đến 3 lần) khi ước lượng chi phí cho tiếng Việt so với bảng giá niêm yết bằng tiếng Anh.

‍