上下文窗口
Context Window
上下文窗口（Context Window）是指大语言模型在一次交互中能够记住和处理的最大文本长度，通常以 Token 数量来衡量。
详细解释
上下文窗口（Context Window） 就像是 AI 模型的“短期工作记忆”。当你和模型对话时，它并没有真正的“记忆力”，它之所以能连贯回答，是因为每次你提问时，程序都会把你之前说过的所有话（即上下文）连同新问题一起发给模型。
如果这段历史对话的长度超过了模型的上下文窗口限制，最前面的内容就会被截断丢弃，模型就会“失忆”。
长上下文时代的到来
早期的模型上下文通常只有 4K 或 8K token（约几千字）。到了 2026 年，主流旗舰模型（如 GLM-5.2、Kimi-K3、DeepSeek-V4-Pro）的上下文窗口已经达到了 1M（100万）到 2M Token，足以一次性塞入好几本《红楼梦》或整个大型项目的代码库。
长上下文让以下场景成为可能：
- 无切片长文档分析：无需复杂的 RAG 架构，直接把上百页的 PDF 丢给模型总结。
- 整库代码阅读：让模型理解数万行代码之间的依赖关系。
常见问题
上下文越长越好吗？
不一定。上下文越长，API 调用的成本越高（因为你要为输入的所有 token 付费），且模型的推理速度会变慢。此外，部分模型在处理超长文本时可能存在“大海捞针（Needle in a Haystack）”难题，即遗忘中间部分的信息。