На картці кожної моделі стоїть число на кшталт «200K контексту» або «1M контексту». Виглядає як характеристика місткості — як обсяг диска. Насправді це ближче до бюджету, який ви витрачаєте на кожному запиті, — і більшу його частину з'їдає не те, що ви набрали.
Цифри востаннє перевірено 26 серпня 2026 року.
Що таке довжина контексту
У моделі немає пам'яті. За кожного виклику ви надсилаєте всю розмову заново — системний промпт, кожен попередній хід, усі долучені файли — і вона читає це все, перш ніж написати бодай слово.
Довжина контексту — це максимальний розмір такого пакета, вимірюваний у токенах. Токен — невеликий шматок тексту, приблизно три чверті слова в англійській.
Тож це не сховище. Це розмір столу, на якому модель може розкласти ваші документи, — прибираного дочиста на кожному запиті.
Реальні межі сьогодні
| Довжина контексту | Моделі такого розміру |
|---|---|
| 32 768 | Qwen 2.5 Coder 32B |
| 200 000 | Claude Haiku 4.5 |
| 262 144 | Kimi K2.7 Code |
| 400 000 | Уся родина GPT-5, включно з кожним варіантом Codex |
| 1 000 000 | Claude Opus 5, Claude Sonnet 5, Qwen3 Coder Flash і Plus |
| 1 048 576 | Родини Gemini 2.5 і 3.x, DeepSeek V4 Pro |
Два моменти варті уваги.
Мільйон токенів — це близько 750 000 слів, кілька об'ємних романів. Майже жодному застосунку це не потрібно, а тим, кому потрібно, зазвичай бракує пошуку, а не контексту.
1 048 576 — це 2²⁰, а не кругле маркетингове число. Там, де постачальник вказує рівно 1 000 000, він округлив; там, де вказує 1 048 576, він повідомляє справжній розмір буфера.
Ціни за токен і довжини контексту для кожної текстової моделі — на сторінці чат-моделей.
Чим він насправді заповнюється
Ось цієї частини картки моделей не розповідають. Документація Anthropic публікує точні числа токенів для кількох мінімальних запитів, і вони повчальні:
| Що було надіслано | Вхідні токени |
|---|---|
| Системний промпт із п'яти слів плюс повідомлення з двох | 14 |
| Запитання з дев'яти слів плюс один опис інструмента | 403 |
| Одне зображення плюс «Describe this image» | 1 028 |
| Один PDF плюс «Please summarize this document.» | 2 188 |
Один опис інструмента коштує близько 390 токенів. Агент із двадцятьма інструментами витрачає близько 8 000 токенів свого вікна ще до того, як користувач щось набрав, — і платить за них у кожному запиті.
Зображення — близько тисячі токенів. Двадцять знімків екрана — це 20 000.
І сама розмова росте. Хід 10 несе в собі ходи з 1 по 9. Чат, що здавався маленьким спочатку, наприкінці стає найбільшою частиною запиту.
Тож модель із «200K контексту» всередині агента з п'ятнадцятьма інструментами, довгим системним промптом і кількома знімками стартує зовсім не з 200K. Вона стартує суттєво нижче і стискається з кожним ходом.
Пастка: той самий текст — не те саме число токенів
Довжина контексту вимірюється в токенах, а токени — не стала одиниця при переході між моделями.
Документація Anthropic прямо повідомляє, що Claude 4.7 і новіші використовують новіший токенізатор, де «той самий вхідний текст дає приблизно на 30 відсотків більше токенів, ніж на попередніх моделях».
Це означає: промпт, виміряний у 150 000 токенів на старій моделі, на новій може виявитися близько 195 000 — ті самі слова, на тридцять відсотків більше вікна і на тридцять відсотків більше грошей. Якщо ви розрахували конвеєр обробки документів під одну модель, а потім змінили її, — переміряйте, перш ніж вважати, що він усе ще вміщається.
Постачальники дають спосіб перевірити. Ендпоінт підрахунку токенів у Anthropic безкоштовний. Рахуйте на тій самій моделі, яку збираєтеся запускати.
Що стається, коли місце вичерпується
Жодної м'якої деградації. Залежно від постачальника ви отримуєте помилку, обрізаний вхід або мовчки відкинуту історію — і третє найнебезпечніше, бо модель упевнено відповідає за розмовою, якої вже не бачить цілком.
Три виходи, за зростанням трудовитрат:
Обрізати. Викидати або переказувати найстаріші ходи. Найдешевше в реалізації і зазвичай достатньо для чату.
Кешувати. Якщо більшість вашого контексту — фіксований префікс (довгий системний промпт, довідковий документ), кешування промптів дозволяє постачальнику зберегти його і брати частку за повторне читання. Вікно від цього не збільшиться, але більшість вартості його заповнення зникне.
Видобувати. Перестати надсилати весь корпус і надсилати лише релевантні частини. Більше інженерної роботи, але це єдиний підхід, який не гіршає в міру зростання ваших даних.
Потягнутися по більше вікно — четвертий варіант і зазвичай найдорожчий, бо кожен токен у тому вікні ви оплачуєте в кожному запиті.
Чи дорожче обходиться більше вікно?
Не в перерахунку на токен. Модель із контекстом 1M не тарифікується вище за модель із 200K за той самий запит: Claude Sonnet 5 коштує 2,00 $ за мільйон вхідних токенів, надішлете ви п'ятсот токенів чи п'ятсот тисяч.
Але більше вікно полегшує витрачати більше, бо прибирає помилку, яка б вас зупинила. Заповнити вікно в мільйон токенів по 2,00 $ за мільйон коштує 2,00 $ за запит — і якщо цей запит є ходом чату, що стається п'ятдесят тисяч разів на місяць, арифметика швидко стає серйозною.
Дисципліна в обох випадках одна: надсилайте якнайменше, а не стільки, скільки дозволено.
Коротко
- Довжина контексту — максимальний розмір одного запиту в токенах, а не пам'ять.
- Сьогоднішні межі йдуть приблизно від 33K до приблизно 1M; більшість продакшн-роботи спокійно вкладається в нижню частину діапазону.
- Описи інструментів (~390 токенів кожен), зображення (~1 000), PDF (~2 000) і повторно надіслана історія заповнюють його швидше, ніж ваші промпти.
- Той самий текст на різних моделях — різне число токенів; при зміні моделі переміряйте.
- Більше вікно не коштує дорожче за токен. Воно просто полегшує витратити їх більше.
Що подивитися далі на ElliSekiz
Порівняйте довжини контексту і ціни токенів поруч. Сторінка чат-моделей перелічує кожну текстову модель із її вхідною і вихідною ставкою.
А потім виміряйте власний промпт. Кожна сторінка моделі має playground — запустіть справжній запит і прочитайте реальні числа токенів, перш ніж щось розраховувати.
Джерела
- API моделей OpenRouter,
https://openrouter.ai/api/v1/models(довжини контексту, прочитано 26.08.2026) - Anthropic — Token counting (задокументовані приклади, зміна токенізатора, безкоштовний ендпоінт підрахунку)