上下文窗口context window
上下文窗口是人工智能模型在单次请求中可参考的输入及正在生成的输出所占的token范围。
上下文窗口是人工智能模型在单次请求中能够参考的token范围，既包括输入，也包括正在生成的输出。prompt指提供给模型的输入或指令；上下文窗口则限定模型一次能处理的信息量。
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返回的政策会进入模型的上下文窗口，也就是模型处理当前任务时依赖的工作记忆，因此它接下来写的代码会符合公司要求。
随着会话推进，上下文窗口（模型一次能处理的文本量）会被对话、指令和工具输出填满。
训练把上下文窗口（模型一次能看到的文本）当成了世界的状态。
这一机制于2025年11月19日随GPT-5.1-Codex-Max推出，该模型经过训练，可以跨越多个上下文窗口（模型一次能考虑的文本量上限）工作。
该模型的上下文窗口，即一次能够考虑的信息量，为12.8万个token。
Cache Clock mod把这些信息放到状态栏中：上下文窗口，即模型一次能容纳的对话量，已经用了多少，以及缓存还剩多少时间。
它们的工具说明会被加入每一条提示词，占用上下文窗口，也就是模型一次能考虑的文本量。
根据API模型列表，GPT-6.1 Sol的上下文窗口为105万token，输出上限为12.8万token，知识截止日期为2026年4月30日；它可接收文本和图像输入，输出文本。
这个快照描述页面结构和控件，但在复杂页面上，它可能占用模型上下文窗口（模型一次能够考虑的信息范围）的大量空间。
Luna支持文本和图像输入，上下文窗口为1,050,000个token，最多可输出128,000个token。
Codex每个活跃小时还要进行约20次上下文压缩，也就是压缩先前的内容，以便在有限的上下文窗口内继续工作。
反复纠错还会让对话历史占满智能体的上下文窗口，也就是它一次能够利用的有限信息空间。
一款本地智能体使用 Qwen3.8 27B，配置了 131,131 个 token 的上下文窗口（即模型一次可处理的材料量），并迅速回答了需要参考此前会话中超过 24,000 个 token 个性化上下文的问题。