用英文给编码智能体写提示词更省 token 吗？40 次实测只差 12 个 token

В чатах про кодинг-агентов регулярно всплывает совет: пишите промпты по-английски, русский съедает в полтора раза больше токенов. Я сам так делал первые пару месяцев. Потом стало интересно, сколько я на этом сэкономил. Сел и посчитал.

Сначала токенизатор

Взял абзац на русском и его английский перевод, отправил в API и посмотрел, сколько входных токенов насчитала модель. У Opus 5.5 и Sonnet 5.5 токенизатор общий, цифры совпали:

по-русски 194 токена (470 символов);
по-английски 132 токена (454 символа).

В 1,47 раза. Совет не врёт.

Потом взял свои настоящие промпты к агенту, пять задач, которые я обычно скидываю ему не глядя. Тут разница уже 512 токенов против 450, всего 1,14 раза. В промпте к коду половину текста занимают имена функций и файлов, числа, примеры в кавычках, а они на любом языке одинаковые.

В среднем русский промпт к задаче оказался длиннее на 12 токенов.

Потом агент

Те же пять задач на Python: off-by-one в пагинации, переименовать функцию по всему проекту, нормализовать номер телефона, разрезать длинную функцию с копипастой, поделить счёт без потери копеек. Две модели, Haiku 4.5 и Sonnet 5.5. Каждая задача на каждом языке по два раза, каждый раз в чистой папке, Claude Code в режиме -p без MCP. Правильность проверяют скрытые тесты, которых модель не видит. Всего 40 прогонов.

	Haiku, EN	Haiku, RU	Sonnet, EN	Sonnet, RU
Решено	8 из 10	7 из 10	9 из 10	10 из 10
Время, сек	356	351	422	311
Ходов агента	92	89	80	74
Входных токенов	2,59 млн	2,55 млн	2,02 млн	1,71 млн
Выходных токенов	15 909	15 873	20 929	20 241
Стоимость RU к EN		−0,5%		−7,7%

Оба языка в сумме решили по 17 задач из 20. А Sonnet на русском вышел на 8% дешевле английского. Можно было бы написать «пишите по-русски, так экономнее», но этот вывод ровно настолько же неверный.

Куда делись полтора раза

Средний прогон прочитал около 222 тысяч входных токенов. 94% из них агент перечитывает из кэша на каждом ходе: системный промпт, описания инструментов, файлы проекта, историю диалога. Мой промпт во всём этом занимает около сотни токенов. Разница между языками, те самые 12 токенов, это примерно 0,005% входа.

Зато разброс между одинаковыми прогонами огромный. Та же задача, та же модель, тот же язык: два запуска различаются по стоимости в среднем в 1,5 раза, в худшем случае в 3,4. Sonnet на рефакторинге по-английски один раз уложился в 3 хода и 14 секунд, а во второй раз сделал 12 ходов и потратил 132 секунды. В этом шуме разница между языками просто тонет.

Что всё-таки поменялось

Язык ответа. На русский промпт агент отчитывался по-русски 19 раз из 20, один раз Haiku ответил по-английски.

И одно наблюдение без выводов. Haiku на русском однажды решил, что «вхождение в README.md — это документация, она не влияет на код», и оставил там старое имя функции. В задаче было прямо сказано: «старого имени нигде не должно остаться». На английском обе попытки README поправили. Два прогона — слишком мало, чтобы винить язык, но запомнил.

Задачу про деление счёта Haiku провалил все четыре раза, на обоих языках одинаково: на возврате с отрицательной суммой лишняя копейка уезжает последнему в списке. Язык тут ни при чём.

Что я теперь делаю

Пишу агенту на том языке, на котором точнее формулирую задачу. Для меня это русский с английскими терминами. Точность формулировки влияет на число ходов, а ходы и есть счёт.

Единственное место, где язык набегает заметно, это то, что агент перечитывает каждый ход: CLAUDE.md, правила, длинные инструкции. Если они на русском, они в полтора раза длиннее в токенах. Но и там это сотни токенов на фоне сотен тысяч, и читаются они из кэша.

Если хочется экономить, смотрите на подключённые MCP-серверы и на размер контекста. Там десятки тысяч токенов, а на языке промпта десятки.

Ограничения честно: две модели одного семейства, пять маленьких задач, по два прогона на ячейку. Это замер на коленке, до бенчмарка ему далеко.

А вы на каком языке пишете агенту? Кто переходил на английский, заметили разницу в качестве, а не в токенах?