AI多言語対応の盲点：トークン化コストの不公平性を検証

AIモデルの多言語対応において、言語によってトークン化のコストが大きく異なる「トークン化プレミアム」が問題視されています。同じ意味の内容でも、英語以外の言語では多くのトークンが必要となり、APIコスト増やレイテンシの悪化、利用可能なコンテキスト長の短縮に繋がります。この不公平性を数値化した「Tokenization Equity Audit (TEA)」の研究結果から、その実態と、特に教育システムにおける経済的・機能的障壁について解説します。