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AI 도구

AI 컨텍스트 윈도우 계산기

주요 AI 모델의 컨텍스트 윈도우(Context Window)에 얼마나 많은 콘텐츠가 들어갈 수 있는지 확인하세요. 토큰, 단어 수, 페이지 수, 코드 파일 개수를 변환하여 프롬프트와 RAG 청크 전략을 계획할 수 있습니다.

매개변수

예상할 콘텐츠의 유형을 선택하세요.

텍스트: KB 단위. 코드: 파일 개수. 책: 페이지 수. 단어: 전체 단어 수.

결과

예상 토큰 수12800

50 KB of plain text ≈ 12,800 tokens

다른 결과 (1)
모델 호환성 (처리 가능 여부)
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

AI 컨텍스트 윈도우 계산기을 선택하는 이유

GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro 등 대형 언어 모델의 컨텍스트 윈도우 한도를 계산합니다. 텍스트 용량(KB), 코드 파일 수, 책 페이지 수 및 단어 수를 기반으로 토큰 수를 빠르게 추정하여, 프롬프트 길이와 RAG(검색 증강 생성) 데이터 분할을 최적화하세요.

  • ✓단어 수, 페이지 수, 코드 파일 수 및 파일 크기(KB)를 AI 토큰으로 변환
  • ✓GPT-4o, Claude 3.5, Llama 3 등 주요 대형 모델(LLM)의 컨텍스트 용량 한눈에 비교
  • ✓RAG(검색 증강 생성) 시스템을 위한 최적의 텍스트 청킹(Chunking) 전략 수립
  • ✓초대형 코드베이스나 방대한 문서를 한 번에 처리할 수 있는 모델 즉시 파악

사용 방법

  1. 1입력할 콘텐츠의 유형(일반 텍스트, 소스 코드, 책 페이지 또는 단어 수)을 선택합니다.
  2. 2수량을 입력합니다(예: 책의 총 페이지 수 또는 소스 코드 파일 개수).
  3. 3시스템이 자동으로 계산한 예상 토큰 수를 확인합니다.
  4. 4모델 호환성 목록을 확인하여, 어떤 AI 모델이 해당 데이터를 처리할 수 있는지 알아봅니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

AI의 컨텍스트 윈도우(Context Window)란 무엇인가요?

컨텍스트 윈도우는 AI 모델이 한 번의 대화나 프롬프트에서 처리할 수 있는 최대 텍스트 양(토큰 단위)을 의미합니다. 이 용량에는 사용자가 입력한 프롬프트뿐만 아니라 모델이 생성할 답변의 길이도 함께 포함되어야 합니다.

소스 코드의 토큰 수는 어떻게 추정하나요?

기본적으로 평균적인 소스 코드 파일 하나에 200~300줄의 코드가 포함되어 있다고 가정하여 토큰 밀도를 계산합니다. 소스 코드에는 기호, 특수문자, 들여쓰기, 카멜 표기법(camelCase) 등이 많이 사용되기 때문에 일반 자연어보다 단어당 토큰 소모량이 훨씬 높습니다.

현재 어떤 모델의 컨텍스트 윈도우가 가장 큰가요?

현재 Google의 Gemini 1.5 Pro 모델은 최대 200만 토큰이라는 압도적인 컨텍스트 윈도우를 제공하여, 대규모 코드베이스 전체나 수십 권의 책을 한 번에 읽을 수 있습니다. Anthropic의 Claude 3 제품군은 20만 토큰을, OpenAI의 GPT-4o는 12.8만 토큰을 지원합니다.