Claude считает русский текст почти вчетверо дороже GPT-5.5
В новом замере выяснилось, что один и тот же русский текст в Claude Opus 5 превращается в 3,9 раза больше токенов, чем в GPT-5.5. При одинаковой цене за токен это делает работу с русским контентом заметно дороже.
Почему цена за токен не показывает реальный расход
Автор сравнил не просто тарифы, а то, сколько токенов разные модели тратят на один и тот же текст. Проблема в том, что у каждой модели свой токенизатор: одна «режет» русский крупными кусками, другая почти по буквам. Поэтому одинаковая цена за миллион токенов не означает одинаковый счёт для русского текста.
На примере Claude Opus 5 и GPT-5.5 разница оказалась очень большой: Claude насчитал в русском тексте в 3,9 раза больше токенов. Для бизнеса, маркетинга, поддержки и любых русскоязычных продуктов это значит, что реальная стоимость может сильно отличаться даже при внешне похожих тарифах.
Что показал замер 11 моделей
В исследовании сравнили 11 токенизаторов, связанных с GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi, Grok, GigaChat и YandexGPT. Для проверки использовали четыре пары параллельных текстов на русском и английском: технический абзац, диалог клиента и поддержки, уведомление об изменении тарифов и Python-код с комментариями.
Результат получился очень разным. У Claude Opus 5 на один токен приходится около одного символа русского текста. У YandexGPT и GigaChat — наоборот, до примерно пяти символов на токен, и русский у них даже короче английской версии. У GPT-5.x/6, Gemini, Grok и GLM русский текст выходит примерно на 18–23% дороже английского по токенам, у DeepSeek — на 38%, у Qwen — на 52%, у Kimi — на 86%.
Как это применять на практике
Самый полезный вывод для тех, кто считает бюджет на API: смотреть нужно не только на цену за 1M токенов, а на стоимость типичного запроса или тысячи символов именно на ваших текстах. Это особенно важно, если продукт работает по-русски, а в документации модели указана только цена за токены.
Ещё один важный момент — не все агрегаторы показывают настоящий usage. В статье автор показал способ считать токены через разницу двух запросов, чтобы убрать служебные токены чата и системные вставки. Такой подход помогает честнее сравнивать модели и заранее оценить расходы до запуска продукта.