中文语言在Vibe Coding中并不比英文更高效：关于Token成本与问题解决率的初步研究
计算与语言
2026-04-17 v1 软件工程
摘要
社交媒体和实践者论坛上流传着一种说法，即中文提示词对LLM编码任务更具token效率，可能降低最高40%的成本。该说法影响了开发者是否考虑改用中文进行``vibe coding''以节省API成本。本文采用软件工程任务基准SWEm-bench Lite，对此中文token效率说法是否站得住脚进行严格的实证研究。我们的结果揭示了三个关键发现：首先，未观察到中文的效率优势。其次，token成本因模型架构而异，难以简单假设：MiniMax-2.7显示中文token成本高出1.28倍，而GLM-5实际上在中文提示词下消耗更少的token。更重要的是，我们发现所有测试模型在中文提示词下的成功率通常低于英文。我们还测量了按预期成本 per successful task的效率——综合考虑token消耗和任务解决率。这些发现应被解释为初步证据而非最终结论，由于受限于评估的模型数量和资源约束下的狭窄基准测试范围；它们表明语言对token成本的影响是模型相关的，实践者不能仅凭切换提示词语言到中文就能期待成本节省或性能提升。
引用
@article{arxiv.2604.14210,
title = {Chinese Language Is Not More Efficient Than English in Vibe Coding: A Preliminary Study on Token Cost and Problem-Solving Rate},
author = {Simiao Ren and Xingyu Shen and Yuchen Zhou and Dennis and Ng and Ankit Raj},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.14210},
year = {2026}
}