为何 Ruby 在 AI 驱动的开发时代闪耀：Token 效率故事

发布: 5天前 (2026年1月15日 GMT+8 18:03)

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Source: Dev.to

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令牌高效编程的崛起

大型语言模型（LLMs）在软件开发中的兴起带来了一个令人惊讶的新约束，鲜有开发者预料到：令牌效率。
虽然 GPT‑4 和 Claude 等现代模型拥有高达 128 k 令牌甚至更大的上下文窗口，但实际的编码任务会迅速消耗这些令牌，包括代码、注释、测试用例、文档以及对话历史。随着 AI 编码助手日益智能，我们的编程语言的冗长程度直接影响它们在触及上下文窗口限制之前能够在代码库上工作多长时间。

在这一新范式中，Ruby 作为意想不到的冠军脱颖而出——始终位列最令牌高效的主流语言之列。

为什么令牌效率很重要

当我们考虑编程语言的效率时，通常会关注：

运行时性能
内存使用
开发者生产力

然而，大型语言模型面临着一个 不同的瓶颈：它们的上下文窗口大小。正如 Martin Alderson 在其分析 “哪种编程语言最具令牌效率？” 中指出的，这在 AI 辅助开发时代对我们评估语言的方式提出了根本性的转变。

Transformer 架构在更长的上下文下会导致内存使用急剧上升。
AI 行业持续的内存短缺意味着这一限制在短期内不会消失。

对于在上下文窗口中 阅读、编辑和生成代码 占据大部分时间的 AI 编码代理来说，使用更具令牌效率的语言直接转化为：

更长的开发会话
更低的资源需求

Ruby 以开发者幸福感和表达力为设计哲学，这意外地成为了一项技术优势。

量化洞察

Martin Alderson 对 RosettaCode 数据集的研究比较了 19 种流行语言 中相同的编程任务，使用 GPT‑4 tokenizer。研究结果挑战了许多关于语言设计的假设：

Rank	Language	Relative Token Efficiency
1	Clojure	最有效
…	…	…
19	C	最低效（≈ 比 Clojure 多 2.6 倍标记）

Ruby 在标记效率方面始终位于上层，尤其是在那些仍保留强类型能力并具备生产就绪生态系统的语言中。

影响 Token 效率的因素

语法简洁性
- 更少的字符和更少的模板代码 → 更少的 token。
- 基于 BPE 的分词器（例如 GPT‑4 的 cl100k_base）会将文本拆分为子词单元，因此冗长的语法会呈指数级消耗 token。
动态 vs. 静态类型
- 静态语言会在类型注解上花费大量 token，而动态语言则省略这些。
- 虽然类型信息可以帮助 LLM 捕获错误，但也会带来 token 成本。
自然语言对齐度
- 分词器在英文散文和 GitHub 代码上进行大量训练。
- 关键字类似英文、易读的语言比使用晦涩符号的语言更高效地分词。
常见 Token 词汇表
- 短小、常用的关键字/运算符通常编码为单个 token。
- 稀有或异域符号（例如 APL 的 Unicode 字形）会被拆分为多个 token，降低效率。
成熟的训练数据覆盖度
- 在开源社区中有大量代表性的语言，由于其惯用法在分词器训练时得到良好优化，因而拥有更好的分词效果。

Ruby 在 几乎所有 这些维度上都表现出色。

Ruby的令牌效率优势

1. 表达式语法无需样板

Ruby “为程序员幸福而优化”的理念消除了 Java 或 C# 等语言中大量的仪式性代码。each、map、select 等方法能够用更少的令牌清晰表达意图，胜过需要显式类型声明的循环。

示例对比

# Ruby
users.where(active: true).order(created_at: :desc).limit(10)

这一行几乎像英文一样易读。
where、order、limit 等令牌在自然语言和训练数据中很常见，因而分词效率高。

2. 动态类型的正确实现

类型声明不产生额外令牌。
基准测试表明，Ruby 在等价任务上通常比 Python 少使用 15–25 % 的令牌，比 Go、C# 或 Java 少 40–60 %。

Ruby 强大的鸭子类型和丰富的标准库为现代 AI 助手提供了足够的上下文，无需显式类型注解。

3. 语义密度

Ruby 能在紧凑的表达式中承载大量意义：

users.select(&:active?).map(&:email)

用极少的令牌完成在更冗长语言中可能需要多行代码的功能。
使用符号键的哈希字面量（{ key: value }）、可选的括号以及灵活的语法都减少了必需的标点。

4. 类似英语的可读性

由松本行弘（Matz）为程序员幸福而设计的 Ruby 习语几乎像伪代码，完美契合分词器的切分方式。

array.each { |x| … } 使用了常见的英文单词，编码效率高。
与依赖更长关键字或 camelCase 约定、会被拆分成多个令牌的语言形成鲜明对比。

5. 一致的约定与成熟的生态

强大的社区约定（如 RuboCop 等工具强制执行）使代码库可预测、友好于令牌化。
Ruby 在 GitHub 上的长期存在提供了丰富的训练数据，进一步提升了分词优化。

底线

在 AI‑辅助开发的时代，令牌效率是首要关注点。Ruby 简洁、类英语的语法、动态类型以及成熟的生态系统，使其成为高度令牌高效的选择，适合希望在保持高效、富有表现力的编码体验的同时，最大化 LLM 上下文窗口效用的开发者。

令牌效率与 Ruby：为何对 AI 辅助开发至关重要

Ruby 代码遵循可预测的模式，且该语言在 GitHub 和开源社区中流行了数十年——尤其是在 Rails 时代。这种在训练数据中的广泛存在意味着分词器已针对常见的 Ruby 习惯用法和标准库方法名进行优化。一致性帮助大型语言模型（LLM）更高效地学习和生成 Ruby 代码，因为它们可以依赖已确立的惯用写法，而不必处理大量有效的风格。

最近研究的关键发现

函数式语言 如 Haskell 和 F# 在令牌效率上几乎可以匹配动态语言，尽管它们拥有静态类型系统。
它们的秘诀在于复杂的 类型推断，该机制在保持编译时安全性的同时，消除了显式的类型声明。

这些洞见表明，Ruby 可以通过 采用可选类型提示（例如 Sorbet、RBS）进一步提升令牌效率。这类类型系统能够为开发者提供两全其美的优势：Ruby 的表达式语法加上有助于 LLM 更高效迭代的错误捕获功能。

令牌效率对使用 AI 助手的 Ruby 开发者意味着什么

1. 更长的开发会话

当 ≈ 80 % 的 AI 代理上下文由代码组成时，使用 Ruby（相对简洁的语言）而不是像 Go 或 C# 那样冗长的语言可以 显著延长 代理在达到上下文限制之前的工作时长。这意味着：

更复杂的重构
更深入的架构讨论
更多代码能够与提示、测试和对话历史一起显示在窗口中

2. 更低的基础设施成本

对于部署 AI 驱动开发工具的团队来说，令牌效率直接影响 API 成本 和 基础设施需求。更少的输入和输出令牌会降低 API 费用，这意味着 Ruby 的高效性能够实现 每美元 API 支出完成更多开发工作。

3. 更快的迭代周期

紧凑的代码让 LLM 能在一次处理过程中覆盖更大比例的代码库，从而带来：

更快的分析
更全面的建议
更快速的变更迭代

更小的上下文在推理时也 处理更快。

4. 更好的推理与更少的幻觉

代理一次可以 “看到” 更多的代码库，从而减少因上下文被截断而产生的幻觉。那些在样板代码上浪费令牌的语言迫使开发者不断对代码进行摘要或分块，打断工作流并限制 AI 对整个系统的理解。

更大的图景

我们正目睹一种 奇怪的逆转：海量计算资源与受限的上下文窗口共存，使得代码的冗长程度在十年前看来荒唐的方式上变得至关重要。在每个 token 都计数的世界里，Ruby 的优雅不仅是审美的——它也是经济的。

Ruby 的设计决策（主要是为了在 1995 年优化开发者体验而做出）出奇地适合 2025 年及以后 AI 开发范式。
虽然像 J 或 Clojure 这样的冷门语言可以在狭窄基准上进一步提升效率，Ruby 在 不牺牲 主流实用性、生态成熟度或可读性的前提下，仍然实现了出色的效率。

在这个新时代中蓬勃发展的语言未必是运行时最快或类型系统最严谨的语言。相反，它们将是那些能够让人类 和 AI 清晰、简洁 地表达复杂思想的语言。Ruby 自 1995 年以来一直在为人类做到这一点——事实证明，它同样适用于 AI。

如果你正在构建工具、代理或应用程序，让大型语言模型频繁读取或生成代码，Ruby 的 token 节约 是一个安静但重要的优势。