TL;DR： 你打給 AI 的那句「謝謝」大概只值 2 個 token，幾乎不花錢。真正花錢的不是那兩個字，是它為了回你一句「不客氣」而被迫多跑的一整輪運算，那才是 Sam Altman 口中「幾千萬美元」的來源。至於禮貌會不會讓回答變好？兩篇正經研究的結論直接打架，目前沒定論。

Sam Altman 講過一句話，那陣子瘋傳：有人問他，大家對 ChatGPT 講「請」和「謝謝」，到底讓 OpenAI 多花了多少電費。他大概的意思是，幾千萬美元，但花得很值得。

我第一個念頭很直接：那我是不是該閉嘴？

我平常打字會不自覺加「麻煩你」「謝謝」，明明知道對面是台機器，它又不會難過。但幾千萬美元這個數字一出來，我忽然有點心虛，好像我每天那點客套，正在某個資料中心裡默默燒錢。於是我做了件很無聊的事：把這句謝謝丟進去，實際量一次，看它到底花掉什麼。

你的「謝謝」只值兩個 token

token 是 AI 計算和計費的最小單位。你可以粗略想成：一個中文字大概一個 token，一個常見的英文短字也是。我用 ChatGPT 現在實際在算的那套方式量了幾個客套話（工程上叫 tokenizer，名字是 o200k_base，這串你可以直接略過）：

你打的字 token 數
請 1
謝謝 2
謝謝你 3
please 1
thank you 2

兩個 token。如果你把一句普通指令前後都包上禮貌，「不好意思麻煩你，可以幫我把這段翻成英文嗎？謝謝你」，比起光禿禿的「把這段翻成英文」，也只多了大概 15 個 token。英文也差不多。

想知道 token 到底是什麼、為什麼 AI 是用它而不是用「字」在算，我在Token 是什麼？拆得比較細。這裡的重點只有一個：以單價算，禮貌幾乎是免費的。一句謝謝的成本，小數點後要拖很多個零才看得到。

那「幾千萬美元」是從哪冒出來的？

真正貴的是它回你的那句「不客氣」

關鍵在一個我一開始也沒想到的地方：你單獨丟一句「謝謝」過去，不是只送出了 2 個 token，而是讓整台模型為了這 2 個 token，從頭跑了一次。

它得把你們整段對話重讀一遍（模型每一輪都是重看一次，並不會真的「記得」上一句，這件事我在為什麼 AI 會忘記我前面說過的話？寫過），跑一次運算，再生出一句「不客氣！還有什麼需要幫忙的嗎？」回你。那句回覆叫 output token（你打的字是 input、它回的是 output），而 output 一般比 input 貴上好幾倍。真正燒的還不只是 token，是背後那張 GPU 為了這一輪所做的計算。

Altman 自己在別的場合給過一個數字：ChatGPT 平均一次查詢大約耗 0.34 瓦時的電，差不多是烤箱開一秒多。單看一次，少到可以忽略。但你那句純客套，等於硬是多生了一次完整查詢，一次沒帶任何資訊、純粹禮尚往來的查詢。把這個乘上 ChatGPT 每天幾億則訊息裡那一小撮「謝謝」「太棒了」「辛苦了」，加起來就是幾千萬美元。

所以那筆錢從頭到尾都不是花在你打的字上。你那聲謝謝幾乎不要錢，貴的是它叫醒一整台機器，只為了回你一句「不客氣」。

我在Token 成本的真相寫過一個很像的形狀：真正失控的成本，常常不在你看得到的那個動作，而在它連帶觸發的下游。禮貌剛好又是一個例子。

那禮貌至少會讓回答變好吧？

這才是我本來最想知道的：就算花點錢，如果客氣能換到更好的答案，那也算划算。

我去翻了一下，結果研究自己先吵起來了。

2024 年有篇跨語言研究（英文、中文、日文都測），結論是：太兇的指令確實會讓回答變差，但太客氣也不會更好，而且最佳的禮貌程度居然跟語言有關。聽起來很合理，禮貌有用、但別過頭。

結果 2025 年另一篇短論文反過來打臉。他們把同一批題目改寫成從「非常客氣」到「非常無禮」五種語氣去問，發現無禮的版本準確率反而高一點點（非常客氣 80.8%、非常無禮 84.8%）。差距不大，但方向整個相反，作者猜是比較新的模型對語氣的反應跟舊的不一樣了。

兩篇都是正經做的，結論卻打架。所以「禮貌讓 AI 變聰明」這件事，我現在的看法是：影響很小，而且不穩定，目前沒有人能拍胸脯下定論。誰要是跟你保證「對 AI 客氣回答就會更好」，大概是話講太滿了。

那到底要不要說

量完、查完，我還是會繼續打「謝謝」。

理由變了。不是因為它會讓 ChatGPT 更賣力，這點證據根本不站在我這邊。比較像是，我不太想養成「對著一個會講人話的東西頤指氣使」的習慣，怕哪天那個語氣會滲到我跟真人的對話裡。

如果你是在跑大量自動化、每天幾十萬次呼叫的場景，那又是另一回事。那種規模下，把每則 prompt 的客套字砍掉是合理的，省的不只是那幾個 token，是被觸發的那些多餘往返。這跟你在聊天框裡隨手打的謝謝，是兩種完全不同的數量級。我在每天開著三個 AI 視窗那篇也提過，日常隨手用跟認真當工具用，本來就該用不同的標準。

所以這題沒有漂亮的標準答案。你那句謝謝很便宜，它換來的答案品質是個謎，而要不要說，從頭到尾是你想當一個怎樣的人，跟那台機器沒什麼關係。