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文章摘要

文章探讨了在AI编程时代，编程语言的"token效率"可能成为重要考量因素。由于大语言模型存在上下文长度限制，更简洁的编程语言能帮助AI开发者更高效地工作。作者认为随着人类编程减少、AI编程增多，这一特性可能影响未来语言选择。

文章总结

哪种编程语言的token效率最高？

作者：Martin Alderson
发布日期：2026年1月8日

研究背景

随着AI编程助手日益普及，我开始思考编程语言选择的新标准。大型语言模型（LLM）面临的最大限制之一是上下文长度限制。在当前内存短缺的情况下，更"token高效"的编程语言可能成为未来选择语言的重要因素。

研究方法

通过分析RosettaCode项目（一个包含上千种编程语言实现千余个编程任务的开放项目），使用Hugging Face的GPT-4分词器对19种主流编程语言的解决方案进行token数量统计。为确保可比性，仅选取所有19种语言都实现过的任务进行对比。

主要发现

效率差距：最不高效的C语言与最高效的Clojure之间存在2.6倍的token数量差距
动态语言优势：动态语言普遍更高效（无需类型声明节省大量token），但JavaScript是分析的动态语言中最冗长的
函数式语言表现：Haskell和F#等函数式语言接近动态语言的效率，这得益于其高效的类型推断系统
特殊案例：
- APL语言因特殊符号被分词器低效处理，平均需要110个token
- 使用ASCII字符的J语言表现最佳，平均仅需70个token

实践意义

假设80%的上下文窗口用于代码读写，使用Haskell或F#可能比使用Go或C#获得更长的持续开发会话。这对AI辅助编程时代具有重要启示。

研究局限

本研究基于特定数据集和方法，并非严格的科学研究，但为编程语言选择提供了有趣的新视角。

注：token效率指完成相同功能所需token数量，token是LLM处理文本的基本单位，其划分与字符数无直接对应关系。

评论总结

以下是评论内容的总结：

语言特性与LLM适配性
- 支持观点：简洁语言（如Clojure、C）更适合LLM
  "Clojure tends to be very concise and expressive... I'm getting excellent results from Claude Code" (jwr)
  "C is surprisingly efficient... Minimal keywords, terse syntax" (johnisgood)
- 反对观点：APL等极简语言可能因分词限制反而不利
  "APL's famous terseness isn't a plus for LLMs... just a design limitation of the tokenizers?" (thw_9a83c)
上下文管理策略
- 主流方案：向量数据库/代码分块（Cursor）、子代理机制（Claude Code）
  "Cursor builds a vector database of code chunks... only loads matching chunks" (HarHarVeryFunny)
- 补充建议：利用头文件/实现分离、语言服务器、自动摘要
  "Take advantage of split between .h and .cpp files... generate summaries" (HarHarVeryFunny)
指标争议
- 质疑派：token效率非核心指标，未来可能被压缩技术解决
  "Token efficiency is only one metric... future models may optimize tokens" (efitz)
- 支持派：仍影响当前成本/效果
  "Token-efficiency of Clojure might help with fitting more into context" (jwr)
训练数据影响
- 冷门语言（如J/F#）因训练数据少表现较差
  "AI agents would frequently have to redo J or F# code... smaller training set" (bicx)
- 存在鸡生蛋问题：新语言需足够训练样本才能优化
  "No rewards until critical mass of good code exists" (efitz)
潜在风险
- 可能出现反人类可读性的LLM专用语言
  "Scares me a bit... language less human-readable for LLMs" (protocolture)
技术优化方向
- 即时方案：提示词压缩、系统提示分离
  "Pre-compile prompts to compressed tokens... keep file content in system prompt" (efitz/verdverm)
- 长期方案：Agent工作流改进
  "Agent can make summaries via Markdown... break problem interactively" (tzahifadida)

附：典型语言评价（按提及频率）
- 高效：Clojure/C/Go/Forth
- 低效：Java/C#/Rust
- 特殊案例：APL系语言、汇编语言

哪些编程语言最节省令牌？ -- Which programming languages are most token-efficient?