首頁 ai 情境視窗容納計算機 產生日期: 2026年7月20日 下午09:34 情境視窗容納計算機 輸入 系統提示詞元800歷史詞元6,000使用者訊息詞元1,200最大輸出詞元2,000情境視窗128,000 AI & LLM 情境視窗容納計算機 檢查提示加上保留的輸出詞元是否能容納於模型的情境視窗（上下文視窗）內。情境視窗界定了單次呼叫中輸入與輸出的合計上限。 輸入 提示 系統提示詞元 系統提示中的詞元，即每次呼叫開頭送出的固定指令。此部分在一段對話的各輪之間維持不變。 歷史詞元 隨請求一併重新送出的先前對話歷史之詞元。歷史會隨每一輪而增長，通常是輸入中最大的部分。 使用者訊息詞元 附加於系統提示與歷史之後的當前使用者訊息之詞元。 保留與視窗 最大輸出詞元 為模型回覆保留的詞元。情境視窗須同時容納輸入與這些保留的輸出，因此此保留會減少可供輸入使用的空間。 情境視窗 ≥ 1 模型在單次呼叫中接受的輸入與輸出合計詞元上限。這是模型的固定限制。 結果 輸入數值即可顯示計算結果。 剩餘 請求後視窗中剩餘的詞元：128,000 減 ...。負值代表請求溢出視窗。 詳細資料 已用輸入 總輸入詞元：800 系統提示加 6,000 歷史加 1,200 使用者訊息。 所需總量 輸入加保留輸出：... 輸入加 2,000 保留輸出詞元。 使用率 % 請求所占情境視窗的比例：... 除以 128,000。 fit_ok 分享 列印報告 重設 嵌入 嵌入這個計算機 預覽 將這段程式碼貼到您的網頁中即可顯示計算機。 複製程式碼 分享這個計算 開啟此連結的人都會看到您填入的數值。 複製連結 分享至 XFacebookLINE 電子郵件 最後更新：2026-06-22 什麼是情境視窗 情境視窗（上下文視窗）是語言模型在單次呼叫中能處理的詞元數上限，同時計入它讀取的輸入與生成的輸出。當輸入加上為回覆保留的詞元維持在此限制內時，請求便能容納。由於視窗對特定模型而言是固定的，規劃一次呼叫即意味著對照該天花板編列其各組成的預算。 預算 單次呼叫的輸入為系統提示、重新送出的先前對話歷史，與當前使用者訊息之總和。為回覆預留空間後，可得視窗須容納的總量： nin=nsys+nhist+nusern_{in} = n_{sys} + n_{hist} + n_{user}nin=nsys+nhist+nuser ntot=nin+nout,nrem=W−ntotn_{tot} = n_{in} + n_{out}, \qquad n_{rem} = W - n_{tot}ntot=nin+nout,nrem=W−ntot 其中 WW 為情境視窗，noutn_{out} 為保留的輸出。使用率為請求所占視窗的比例： u=ntotWu = \frac{n_{tot}}{W}u=Wntot nremn_{rem} 為負代表請求溢出視窗，無法以目前的組成執行。 範例計算 考慮一個請求，含 800 個詞元的系統提示、6000 個詞元的歷史，與 1200 個詞元的使用者訊息，為回覆保留 2000 個詞元，對照一個 128,000 詞元的視窗： nin=800+6000+1200=8000n_{in} = 800 + 6000 + 1200 = 8000nin=800+6000+1200=8000 ntot=8000+2000=10,000,nrem=128,000−10,000=118,000n_{tot} = 8000 + 2000 = 10{,}000, \qquad n_{rem} = 128{,}000 - 10{,}000 = 118{,}000ntot=8000+2000=10,000,nrem=128,000−10,000=118,000 u=10,000128,000≈7.8%u = \frac{10{,}000}{128{,}000} \approx 7.8\%u=128,00010,000≈7.8% 此請求需要 10,000 個詞元，剩餘 118,000 個，使用約 7.8% 的視窗。餘裕充足：歷史可增長許多倍，視窗才會成為制約因素。 溢出行為 當總量超過視窗時，供應商不會以呼叫端可控的方式靜默截斷；呼叫會被拒絕，或最舊的情境會被丟棄，兩者都會使結果劣化。保留的輸出尤其值得留意：若輸入幾乎填滿視窗，模型所剩無幾可供回應，回覆可能在生成途中被切斷。明確保留輸出可避免一個本可容納的輸入產生被截斷的回答。 應用 視窗是一個硬性限制，有別於隨所用詞元放大的成本。歷史通常是最大且最易壓縮的組成，因此容納一段長對話通常意味著摘要或精簡它、縮短系統提示、降低保留的輸出，或改用視窗較大的模型。若要從字數目標推算輸入大小，請以 詞元轉字數計算機 換算；若要了解重新送出的歷史如何在多輪中同時推升視窗與帳單，請參閱 情境成本增長計算機。 常見問題（FAQ）什麼是情境視窗？情境視窗是模型在單次呼叫中能處理的詞元數上限，同時計入輸入（系統提示、歷史與使用者訊息）與生成的輸出。一旦合計總量達到視窗上限，便無法再加入更多詞元。 為什麼要保留輸出詞元？回覆在與輸入相同的視窗內生成，因此必須為其預留空間。若僅輸入就幾乎填滿視窗，模型便所剩無幾可供回應，回覆可能被截斷。保留輸出詞元可確保回應有足夠空間完成。 該如何讓請求得以容納？常見做法包括精簡或摘要對話歷史、縮短系統提示、減少保留的輸出長度，或改用情境視窗較大的模型。歷史通常是最大且最易壓縮的部分。 免責聲明 詞元數量取決於模型的詞元化工具，並隨語言與內容而異。公布的情境視窗大小因模型而異，且可能變動。請向您的供應商查證視窗大小與確切的詞元數量。 推薦的下一個 詞元轉字數計算機 使用詞元化比率，將詞元數換算為大約的字數與字元數。英文文字平均每個單字約 1.33 個詞元，每個詞元約 4 個字元。 深入了解情境成本增長計算機 估算多輪對話的累積 API 成本，其中每一輪都重新送出完整歷史，因此輸入詞元會隨每一輪而增長。 深入了解 200+ 計算機 · 10 種語言 · 完全免費 更多cost 文字轉語音成本計算機代理人成本計算機向量資料庫大小計算機向量資料庫成本計算機自架與 API 損益平衡計算機情境視窗容納計算機 +20 more Show less 批次 API 節省計算機每元詞元數計算機系統提示攤提計算機函式呼叫詞元額外負擔計算機音訊轉錄成本計算機訓練時間與成本計算訓練碳足跡計算情境成本增長計算機推論能源成本計算機嵌入成本計算機提示快取節省計算機結構化輸出額外負擔計算機詞元成本計算機詞元轉字數計算機微調成本計算影像生成成本計算機GPU 利用率成本計算器GPU 雲端成本計算機LLM 每月成本計算機LLM 速率限制規劃計算機 其他ai計算機 inference 多模態影像詞元計算器有效每秒標記數計算器批次推論吞吐量計算器每標記 FLOP 計算機推測解碼加速計算機推論吞吐量計算器推論延遲計算器模型 FLOP 使用率計算機training 有效批次大小計算訓練 FLOPs 計算梯度累積記憶體計算機資料平行擴展計算資料集詞元數計算算力最佳模型大小計算算力預算可訓練輪數計算管線平行氣泡計算學習率暖身計算Chinchilla 最佳詞元數計算LLM 訓練 VRAM 計算機LoRA 參數計算機infrastructure 注意力記憶體計算機專家混合活躍參數計算機量化模型大小計算器模型下載時間計算器GPU 數量需求計算機KV 快取大小計算機LLM 推論 VRAM 計算器Transformer 參數量計算機retrieval RAG 分塊計算器evaluation 困惑度計算器A/B 測試顯著性計算器LLM 評估樣本數計算器pass@k 計算器所有工具 餘弦相似度計算器 這個計算機對您有幫助嗎？ 有幫助 需要改進 需要改進 我們可以如何改進這個計算機？ 送出回饋 由 OneCalc 提供 ↗
最後更新：2026-06-22 什麼是情境視窗 情境視窗（上下文視窗）是語言模型在單次呼叫中能處理的詞元數上限，同時計入它讀取的輸入與生成的輸出。當輸入加上為回覆保留的詞元維持在此限制內時，請求便能容納。由於視窗對特定模型而言是固定的，規劃一次呼叫即意味著對照該天花板編列其各組成的預算。 預算 單次呼叫的輸入為系統提示、重新送出的先前對話歷史，與當前使用者訊息之總和。為回覆預留空間後，可得視窗須容納的總量： nin=nsys+nhist+nusern_{in} = n_{sys} + n_{hist} + n_{user}nin=nsys+nhist+nuser ntot=nin+nout,nrem=W−ntotn_{tot} = n_{in} + n_{out}, \qquad n_{rem} = W - n_{tot}ntot=nin+nout,nrem=W−ntot 其中 WW 為情境視窗，noutn_{out} 為保留的輸出。使用率為請求所占視窗的比例： u=ntotWu = \frac{n_{tot}}{W}u=Wntot nremn_{rem} 為負代表請求溢出視窗，無法以目前的組成執行。 範例計算 考慮一個請求，含 800 個詞元的系統提示、6000 個詞元的歷史，與 1200 個詞元的使用者訊息，為回覆保留 2000 個詞元，對照一個 128,000 詞元的視窗： nin=800+6000+1200=8000n_{in} = 800 + 6000 + 1200 = 8000nin=800+6000+1200=8000 ntot=8000+2000=10,000,nrem=128,000−10,000=118,000n_{tot} = 8000 + 2000 = 10{,}000, \qquad n_{rem} = 128{,}000 - 10{,}000 = 118{,}000ntot=8000+2000=10,000,nrem=128,000−10,000=118,000 u=10,000128,000≈7.8%u = \frac{10{,}000}{128{,}000} \approx 7.8\%u=128,00010,000≈7.8% 此請求需要 10,000 個詞元，剩餘 118,000 個，使用約 7.8% 的視窗。餘裕充足：歷史可增長許多倍，視窗才會成為制約因素。 溢出行為 當總量超過視窗時，供應商不會以呼叫端可控的方式靜默截斷；呼叫會被拒絕，或最舊的情境會被丟棄，兩者都會使結果劣化。保留的輸出尤其值得留意：若輸入幾乎填滿視窗，模型所剩無幾可供回應，回覆可能在生成途中被切斷。明確保留輸出可避免一個本可容納的輸入產生被截斷的回答。 應用 視窗是一個硬性限制，有別於隨所用詞元放大的成本。歷史通常是最大且最易壓縮的組成，因此容納一段長對話通常意味著摘要或精簡它、縮短系統提示、降低保留的輸出，或改用視窗較大的模型。若要從字數目標推算輸入大小，請以 詞元轉字數計算機 換算；若要了解重新送出的歷史如何在多輪中同時推升視窗與帳單，請參閱 情境成本增長計算機。 常見問題（FAQ）什麼是情境視窗？情境視窗是模型在單次呼叫中能處理的詞元數上限，同時計入輸入（系統提示、歷史與使用者訊息）與生成的輸出。一旦合計總量達到視窗上限，便無法再加入更多詞元。 為什麼要保留輸出詞元？回覆在與輸入相同的視窗內生成，因此必須為其預留空間。若僅輸入就幾乎填滿視窗，模型便所剩無幾可供回應，回覆可能被截斷。保留輸出詞元可確保回應有足夠空間完成。 該如何讓請求得以容納？常見做法包括精簡或摘要對話歷史、縮短系統提示、減少保留的輸出長度，或改用情境視窗較大的模型。歷史通常是最大且最易壓縮的部分。 免責聲明 詞元數量取決於模型的詞元化工具，並隨語言與內容而異。公布的情境視窗大小因模型而異，且可能變動。請向您的供應商查證視窗大小與確切的詞元數量。
