上下文窗口（Context Window）是 AI 模型一次可以处理的 Token 上限。即是模型「看到的东西」的总量——包括你输入的 Prompt、之前的对话历史、与模型自己生成的回复。超过这个上限，模型就会「忘记」之前的内容。
简单比喻：上下文窗口就是 AI 的「短期记忆容量」。如果窗口是 128K，即是 AI 最多记得 128,000 个 Token 的东西——再多就会好像人类那样，记得开头与结尾，但中间的细节就模糊了。
一次对话中，上下文窗口的容量被以下几部分瓜分：
所以「128K 上下文」不是你可以输入 128K 字——而是所有东西加起来不可以超过 128K。
| 模型 | 上下文窗口 | 大约中文字数 | 大约页数 |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | 128K Token | 9-10 万字 | ~300 页 |
| GPT-4o mini | 128K Token | 9-10 万字 | ~300 页 |
| Claude Opus 4.x | 200K Token | 14-15 万字 | ~450 页 |
| Claude Sonnet 4.x | 200K Token | 14-15 万字 | ~450 页 |
| Gemini 1.5/2.0 Pro | 1M+ Token | 70-75 万字 | ~2000 页 |
| Gemini Flash | 1M Token | 70-75 万字 | ~2000 页 |
数据来源：OpenAI、Anthropic、Google 官方文档（2026 年核实）。实际可用窗口可能因 API 设定而异。
如果你用 GPT-4o（128K 窗口）分析一份 50 页的合约：
但如果是一份 500 页的书（≈ 250,000 Token），就超过 128K 窗口，需要分段处理或者用 Gemini 1M+。
三种常见情况：
模型会自动「忘记」最旧的对话内容。你可能发现 AI 突然不记得你之前讲过什么，或者答非所问。
API 调用会返回 context_length_exceeded 错误，告诉你输入太长。
即使未超出窗口，当上下文很长时，模型对中间部分的记忆与理解会明显下降。研究显示，模型对开头与结尾的资讯记得最牢，中间的细节容易被忽略。这个叫「Lost in the Middle」现象。
不一定。大窗口有好处，但都有代价：
| 维度 | 小窗口（32K） | 大窗口（200K+） |
|---|---|---|
| 处理长文件 | ❌ 要分段 | ✅ 一次过 |
| 成本 | ✅ 平 | ❌ 贵（按 Token 收费） |
| 速度 | ✅ 快 | ❌ 慢 |
| 准确度 | ✅ 高（短上下文更精准） | ⚠️ 中间内容易遗忘 |
| 适合场景 | 日常对话、写作、翻译 | 长文件分析、合约审阅 |
结论：大部分日常任务 32K-128K 已经足够。只有真的需要处理成百页文件时，才需要 200K 或 1M+。
✅ 正确：上下文窗口是「输入 + 输出 + 对话历史」的总和。你可以输入的字数 = 窗口大小 - 预留输出空间 - 已有对话。
✅ 正确：不一定。1M 窗口的模型处理短任务时可能反而慢与贵，而且「迷失中间」问题更严重。视乎任务选择。
✅ 正确：不是。即使在窗口内，模型对中间内容的注意力都会下降。重要的东西要反复强调或者放在显眼位置。
A：上下文窗口（Context Window）是 AI 模型一次可以处理的 Token 上限，即是模型「看到的东西」的总量——包括你输入的 Prompt、之前的对话、与模型生成的回复。超过这个上限，模型就会「忘记」之前的内容。
A：128K Token 大约等于 9-10 万个中文字，或者 9.6 万个英文单词。足够处理大约 300 页书的内容。
A：2026 年主流模型中，Gemini 1.5/2.0 Pro 支持 1M+ Token（大约 75 万字），Claude Opus/Sonnet 是 200K，GPT-4o 是 128K。但上下文越大，成本越高、速度越慢。
A：三种可能：1) 模型自动截断最旧的内容（你会「失去」之前的对话）；2) 报错说 context length exceeded；3) 模型质量下降，因为中间内容被遗忘（「迷失中间」问题）。
A：不一定。大窗口可以处理长文件，但成本更高、回应更慢，而且模型容易「迷失中间」——忘记上下文中段的内容。大部分日常任务 32K-128K 已经足够。
A：1) 重要资讯放开头与结尾（模型记得最牢）；2) 长文件先摘要再喂入；3) 用 RAG 技术只撷取相关片段；4) 定期总结对话，避免无限累积。