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Defined Term

Context Window（上下文窗口）

LLM 单次推理能处理的最大 token 数

详细定义

Context Window 是 LLM 单次推理能处理的最大 token 数（含输入 + 输出）。2025 年主流模型的窗口：GPT-4o = 128K、Claude Sonnet 4.5 = 200K、Gemini 2.5 = 1M-2M、Qwen3 = 128K。FDE 必须在架构层管理长上下文：分段、摘要、RAG、外部记忆。

实例

  • 把 500 页 PDF 塞进 128K 窗口 → 单次问答成本高、响应慢。
  • 用 RAG 把 500 页拆成 50 个相关片段 → 成本降 10 倍，精度提升。
来自行业的实例
把 500 页 PDF 塞进 128K 窗口 → 单次问答成本高、响应慢。
用 RAG 把 500 页拆成 50 个相关片段 → 成本降 10 倍，精度提升。

关联术语

Token（词元）RAG（检索增强生成）Memory（记忆机制）
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关于 Context Window（上下文窗口） 的常见问题

Context Window（上下文窗口） 的核心定义是什么？

LLM 单次推理能处理的最大 token 数

Context Window（上下文窗口） 在 FDE 工作流中扮演什么角色？

Context Window 是 LLM 单次推理能处理的最大 token 数（含输入 + 输出）。2025 年主流模型的窗口：GPT-4o = 128K、Claude Sonnet 4.5 = 200K、Gemini 2.5 = 1M-2M、Qwen3 = 128K。FDE 必须在架构层管理长上下文：分段、摘要、RAG、外部记忆。