| النموذج | المزوّد | نافذة السياق |
|---|---|---|
| GPT-5.5 | OpenAI | ~1.1M tokens |
| GPT-5.4 | OpenAI | ~1.1M tokens |
| Gemini 3.5 Flash | ~1M tokens | |
| Gemini 3.1 Pro (Preview) | ~1M tokens | |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | ~1M tokens | |
| Gemini 3 Flash (Preview) | ~1M tokens | |
| Gemini 2.5 Pro | ~1M tokens | |
| Gemini 2.5 Flash | ~1M tokens | |
| Gemini 2.5 Flash-Lite | ~1M tokens | |
| GPT-4.1 | OpenAI | ~1M tokens |
| GPT-4.1 mini | OpenAI | ~1M tokens |
| GPT-4.1 nano | OpenAI | ~1M tokens |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | ~1M tokens |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | ~1M tokens |
| Claude Fable 5 | Anthropic | ~1M tokens |
| DeepSeek-V4-Flash | DeepSeek | ~1M tokens |
| DeepSeek-V4-Pro | DeepSeek | ~1M tokens |
| Qwen3.5-Plus | Alibaba | ~1M tokens |
| Qwen-Plus | Alibaba | ~1M tokens |
| Qwen3.5-Flash | Alibaba | ~1M tokens |
| Qwen-Flash | Alibaba | ~1M tokens |
| GLM-5.2 | Zhipu AI | ~1M tokens |
| GPT-5.4 mini | OpenAI | 400,000 tokens |
| GPT-5.4 nano | OpenAI | 400,000 tokens |
| GPT-5 | OpenAI | 400,000 tokens |
| GPT-5 mini | OpenAI | 400,000 tokens |
| GPT-5 nano | OpenAI | 400,000 tokens |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot AI | 262,144 tokens |
| Kimi K2.6 | Moonshot AI | 262,144 tokens |
| Kimi K2.5 | Moonshot AI | 262,144 tokens |
| Qwen3-Max | Alibaba | 262,144 tokens |
| o3 | OpenAI | 200,000 tokens |
| o4-mini | OpenAI | 200,000 tokens |
| Claude Opus 4.5 | Anthropic | 200,000 tokens |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | 200,000 tokens |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 200,000 tokens |
| GLM-5.1 | Zhipu AI | 200,000 tokens |
| GLM-5 | Zhipu AI | 200,000 tokens |
| GLM-4.7 | Zhipu AI | 200,000 tokens |
| GLM-4.7-FlashX | Zhipu AI | 200,000 tokens |
| GLM-4.7-Flash | Zhipu AI | 200,000 tokens |
| GLM-4.6 | Zhipu AI | 200,000 tokens |
| Moonshot V1 128k | Moonshot AI | 131,072 tokens |
| QwQ-Plus | Alibaba | 131,072 tokens |
| GLM-4.5 | Zhipu AI | 131,072 tokens |
| GLM-4.5-Air | Zhipu AI | 131,072 tokens |
| Llama 3.3 70B | Meta | 131,072 tokens |
| Llama 3.1 405B | Meta | 131,072 tokens |
| Llama 3.1 8B | Meta | 131,072 tokens |
| GPT-4o | OpenAI | 128,000 tokens |
| GPT-4o mini | OpenAI | 128,000 tokens |
| Moonshot V1 32k | Moonshot AI | 32,768 tokens |
| GPT-3.5 Turbo | OpenAI | 16,385 tokens |
| Moonshot V1 8k | Moonshot AI | 8,192 tokens |
حول هذه الأداة
نافذة سياق النموذج هي الحد الأقصى لعدد الرموز التي يمكنه أخذها في الاعتبار دفعةً واحدة — المُطالبة والإكمال معًا. إذا تجاوزتها، يُرفض الطلب أو يُقتطع بصمت، فيُسقط بداية مُطالبتك. يحسب هذا المُدقّق نصّك مقابل حد النموذج المُحدّد، ويعرض النتيجة على هيئة شريط تقدّم يبيّن الرموز المستخدمة، والنسبة المئوية المُستهلَكة من النافذة، والرموز المتبقّية للاستجابة.
تتراوح نوافذ السياق من بضعة آلاف من الرموز في النماذج الأقدم إلى أكثر من مليون في الأحدث. تذكّر أنّ النافذة مشتركة: فكل رمز يُنفَق على المُطالبة هو رمز أقل متاح للإجابة، لذا اترك هامشًا للمخرجات المتوقّعة. تكون أعداد OpenAI دقيقة عبر tiktoken؛ أمّا المزوّدون الآخرون فتقديراتهم مبنيّة على عدد الأحرف.
النافذة مشتركة بين المُدخلات والمخرجات — خصّص مساحةً للاستجابة، لا للمُطالبة وحدها.
الأسئلة الشائعة
ما هي نافذة السياق؟
هي العدد الإجمالي للرموز التي يمكن للنموذج الاحتفاظ بها في ذاكرته العاملة لطلب واحد، شاملةً مُطالبتك والاستجابة المُولّدة معًا. فكّر فيها على أنّها مدى انتباه النموذج قصير المدى، مُقاسًا بالرموز.
ماذا يحدث إذا تجاوزتها؟
بحسب الـ API، إمّا أن يُخفق الطلب أو يُقتطع — وعادةً ما تُسقَط أقدم الرموز — ممّا قد يزيل بهدوء تعليمات في بداية مُطالبتك. من الأفضل البقاء دون الحد بمسافة مريحة.
هل تتشارك المُطالبة والاستجابة النافذة نفسها؟
نعم. إذا كان للنموذج نافذة بسعة 128K وكانت مُطالبتك 120K رمزًا، فلا يتبقّى سوى نحو 8K للإجابة. احجز دائمًا مساحةً للمخرجات المتوقّعة.
أيّ النماذج تمتلك أكبر نوافذ سياق؟
تُقدّم عدّة نماذج حديثة من OpenAI وGoogle نحو مليون رمز، بينما يستقرّ كثير من نماذج الإنتاج عند 128K–200K. يسرد الجدول المرجعي في هذه الأداة الحدّ الخاص بكل نموذج.