研究显示Clojure、J语言最省token，C语言最费；函数式与动态语言因无需类型声明显著领先，APL因特殊符号反被tokenizer拖累。
在人工智能代理逐渐接管编程工作今天，代码写得“啰嗦”还是“精炼”，可能不再只是程序员的个人风格问题，而会直接影响AI开发效率。
Martin Alderson最近发表了一篇深度分析，探讨了不同编程语言在大语言模型（LLM）眼中到底有多“省token”——换句话说，哪种语言能让AI用更少的上下文窗口完成更多任务。
这项研究基于RosettaCode项目中上千个编程任务的多语言实现，使用与GPT-4兼容的tokenizer进行统一量化评估，结果令人意外：函数式语言和动态语言普遍更高效，而传统系统语言如C则垫底。
尤其值得注意的是，以简洁著称的APL语言反而因特殊符号被tokenizer拆成多个token而表现平庸，而使用ASCII字符的J语言却以平均70个token遥遥领先。这一发现暗示，在AI主导的编程新时代，语言设计或许需要重新思考“可读性”与“token效率”的平衡。
核心发现：动态语言胜出，函数式语言意外高效，C语言最“费token”
研究结果显示，在19种主流编程语言中，Clojure以平均109个token成为最节省上下文的语言，而C语言则以286个token垫底，两者差距高达2.6倍。
这意味着，如果一个AI代理使用C语言开发，其上下文窗口中能容纳的代码量不到Clojure的一半。对于依赖长上下文进行复杂项目理解、代码生成或调试的AI系统来说，这种差异直接决定了它能否一次性处理完整模块，还是被迫频繁截断、重载上下文——后者不仅降低效率，还可能引入逻辑断裂。
令人意外的是，Haskell和F#这类静态类型函数式语言表现极为出色，token数量仅略高于Clojure等动态语言。
这主要归功于它们强大的类型推导能力：无需显式声明大量类型注解，就能获得类型安全，从而在保持代码简洁的同时避免冗余。
相比之下，Go、C#等现代工业语言虽然语法清晰，但因强制类型声明和样板代码较多，在token效率上明显吃亏。
APL的“简洁幻觉”：特殊符号反成token负担
很多人第一反应会认为APL这类以极度简洁著称的数组语言应该最省token。毕竟一行APL代码能干翻几十行Python。
但现实恰恰相反——当使用GPT-4的tokenizer处理APL代码时，那些独特的数学符号（如⍳、⍴、⌽）几乎每个都被拆成2到3个token。原因很简单：主流tokenizer是为自然语言和常见编程符号训练的，对Unicode扩展区的专用字符缺乏优化。
结果就是，APL的“视觉简洁”在token层面变成了“实际冗长”。
这一发现极具警示意义：语言设计者若想在未来AI生态中占据优势，不能只追求人类眼中的简洁，还必须考虑底层tokenization机制。
这也解释了为何J语言——APL的精神继承者但完全使用ASCII字符——能以平均70个token的成绩碾压全场。J用普通键盘字符组合表达复杂操作，既保留了数组语言的表达力，又完美适配现有tokenizer，堪称“为AI而生”的典范。
为什么token效率在AI编程时代变得至关重要？
当前大模型的上下文窗口虽已扩展至百万级别，但内存成本依然高昂。
Transformer架构的注意力机制导致显存占用随上下文长度呈平方级增长，在全球GPU显存紧张的背景下，每一千个token都意味着真实的算力开销。对于企业级AI编程代理而言，上下文窗口的80%通常被源代码、版本差异（diffs）、文档和错误日志占据。
如果语言本身更“紧凑”，同样的硬件资源就能支撑更长的连续开发会话，减少上下文切换带来的状态丢失风险。
更重要的是，token效率高的语言往往结构更紧凑、抽象层级更高，这与LLM擅长模式识别和高层推理的特性天然契合。反之，像C语言那样需要大量指针操作、内存管理细节和类型声明的低层语言，不仅token密集，还迫使AI陷入琐碎的实现细节，偏离其强项。
因此，token效率不仅是资源问题，更是人机协作范式转变的信号灯。
动态语言为何天然占优？类型声明是最大“token杀手”
研究明确指出，动态语言整体比静态语言更token高效。
根本原因在于：无需显式声明变量类型、函数签名或泛型约束。以Python为例，定义一个函数只需def func(x):，而Java则需public static int func(int x)。后者多出的public、static、int等关键字在每个函数、每个变量处重复累加，迅速膨胀token总量。JavaScript虽属动态语言，却因历史包袱（如var/let/const混用、回调嵌套）和社区习惯（过度使用对象字面量）成为动态语言中最啰嗦的代表。
而Clojure、Scheme等Lisp方言凭借S表达式和宏系统，用极简语法实现高阶抽象，自然成为token效率冠军。
值得注意的是，Haskell和F#的优异表现打破了“静态语言必然冗长”的刻板印象——它们通过全局类型推导，让开发者几乎不用写类型注解，编译器却仍能保证类型安全。
这种“隐式静态+显式动态”的混合模式，可能是未来AI友好型语言的发展方向。
函数式语言的隐藏优势：不可变数据与纯函数减少上下文依赖
除了token数量少，函数式语言还有另一重AI友好特性：不可变数据结构和纯函数范式大幅降低了代码的状态依赖。
这意味着AI在生成或修改某段函数时，无需回溯整个调用链去理解外部状态变化，只需关注输入输出映射。这种局部可推理性极大减轻了LLM对长上下文的记忆压力。例如，在Haskell中，一个列表处理函数不会意外修改全局变量，也不会产生副作用，AI可以安全地将其视为黑盒。
而在C或Python中，函数可能隐式读写全局状态、修改传入对象，迫使AI必须加载更多上下文才能确保修改安全。
因此，token效率只是表象，函数式语言的内在设计哲学才是真正契合AI认知模式的关键。
J语言的崛起：ASCII数组语言或成AI编程新宠
J语言在这次测试中以70个token的平均值断层领先，几乎是Clojure（109）的三分之二，更是C语言（286）的四分之一。
作为APL的直系后代，J继承了其强大的数组运算能力，但彻底摒弃了特殊符号，改用标准ASCII字符组合（如+/表示求和，|.表示反转）。这种设计既保留了“一行抵百行”的表达力，又完美适配现有tokenizer。例如，计算斐波那契数列前10项，在J中只需(!/@:i.) 10，而C语言需要完整的循环、变量声明和输出语句。对AI而言，J代码不仅token少，其高度声明式的风格也更接近自然语言描述，降低了理解门槛。
如果未来AI代理成为主流开发者，J这类语言可能从小众走向舞台中心——前提是社区生态和工具链能跟上。
对开发者和企业的实际启示：选语言也是选AI生产力
这项研究虽非严格科学实验，却为技术选型提供了全新维度。对于计划大规模部署AI编程代理的企业，语言的token效率应纳入评估体系。例如，新项目若采用F#而非C#，可能在相同硬件下支持更复杂的AI辅助开发场景；内部工具链若用Clojure重写，可显著降低LLM调用成本。
对个人开发者而言，掌握一门token高效的语言（如Haskell、Racket）可能成为未来与AI高效协作的“超能力”。当然，语言选择还需权衡团队熟悉度、库生态和运行性能，但至少现在我们知道：在AI眼中，代码的“体积”真的会影响它的“智商发挥”。
技术细节：如何量化token效率？方法论与局限
研究采用RosettaCode数据集——一个包含上千编程任务、近1000种语言实现的开源仓库。作者筛选出19种主流语言（排除TypeScript因样本不足），并找出所有语言均有实现的公共任务子集。随后使用Xenova/gpt-4 tokenizer（Hugging Face上的GPT-4兼容分词器）对每段代码进行token计数，取平均值排序。该方法虽存在偏差（如任务选择偏向算法题、忽略大型项目结构），但提供了相对公平的横向对比。
关键局限在于：未考虑注释、命名风格、格式化差异等人为因素；未测试真实AI生成代码的token消耗（仅分析人类编写代码）；且tokenizer本身对不同语言的优化程度不一。尽管如此，2.6倍的极端差距足以说明趋势。
语言设计或将围绕“AI可读性”重构
当编程主体从人类转向AI，语言设计的核心目标可能从“人类可读性”转向“AI可解析性”。
这意味着：优先使用tokenizer友好的字符集（避免Unicode生僻符）；
强化类型推导以减少显式注解；
推广不可变数据和纯函数以降低上下文依赖；
甚至可能发展出专为LLM优化的新语言——比如内置元编程指令、自动上下文摘要标记等。
Martin Alderson的观察揭示了一个悖论：我们拥有Petaflops级算力，却被小小的上下文窗口所束缚。而解决之道，或许不在硬件堆砌，而在软件层面的“瘦身革命”。编程语言的进化史，可能正站在一个由AI需求驱动的新拐点上。
