Calnex LogoCalnex
AI 工具

AI 上下文視窗計算器

查看主流 AI 模型的上下文視窗能容納多少內容。在 Token、字數、頁數和程式碼檔案數量之間進行轉換，幫助您更好地規劃提示詞 (Prompt) 和 RAG 分塊策略。

參數

選擇您要估算的內容類型。

文本：填寫 KB 數。程式碼：填寫檔案總數。書籍：填寫頁數。字數：填寫總字數。

結果

估算 Token 數量12800

50 KB of plain text ≈ 12,800 tokens

其他結果 (1)
模型兼容性 (是否能容納)
[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]

為什麼選擇 AI 上下文視窗計算器

計算 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、Gemini 1.5 Pro 等大語言模型的上下文視窗究竟能裝下多少資料。支援在文本大小 (KB)、程式碼檔案數、書籍頁數和總字數之間快速轉換 Token 數量，協助開發者優化 Prompt 長度及 RAG 檢索流程。

  • ✓將字數、頁數、程式碼檔案數和純文字大小 (KB) 轉換為 AI Token
  • ✓橫向對比 GPT-4o、Claude 3.5、Llama 3 等主流大模型 (LLM) 的上下文容量
  • ✓為 RAG (檢索增強生成) 系統優化文本分塊 (Chunking) 策略
  • ✓快速測算哪些模型能夠一次性讀取您的完整專案程式碼或長篇文檔

使用步驟

  1. 1選擇您要計算的輸入內容類型（純文本、程式碼、書籍頁數或總字數）
  2. 2輸入對應的數量（例如：一本書的總頁數，或者程式碼檔案數量）
  3. 3查看系統為您自動估算的 Token 總數
  4. 4瀏覽下方的模型兼容性列表，確認哪些 AI 模型可以處理您所提交的龐大資料量

常見問題 (FAQ)

什麼是 AI 的上下文視窗 (Context Window)？

上下文視窗是指 AI 模型在單次對話或提示詞中，所能處理的最大資料量（以 Token 單位計算）。這個容量上限同時包含了「您輸入的問題/資料」以及「模型將要生成的回覆內容」。

系統是如何估算程式碼檔案的 Token 數量的？

預設情況下，我們假設一個普通的原始碼檔案平均包含 200 到 300 行程式碼。與日常口語文字相比，因為程式碼裡大量使用了特殊符號、括號、縮排以及駝峰式命名 (camelCase)，所以程式碼的「每字 Token 消耗率」通常會比一般文字高出許多。

目前哪些 AI 模型的上下文視窗最大？

目前，Google 的 Gemini 1.5 Pro 提供了高達 200 萬 Token 的超大上下文，足以一次性塞入整套大型開源專案或數十本原文書。Anthropic 的 Claude 3 家族支援 20 萬 Token，而 OpenAI 的 GPT-4o 則支援 12.8 萬 Token 的上下文長度。