| 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 التوكنات التي يمكنه أخذها في الاعتبار دفعةً واحدة — الموجّه والإكمال معًا. إذا تجاوزتها، يُرفض الطلب أو يُقتطع بصمت، فيُسقط بداية موجّهك. يحسب هذا المُدقّق نصّك مقابل حد النموذج المُحدّد، ويعرض النتيجة على هيئة شريط تقدّم يبيّن التوكنات المستخدمة، والنسبة المئوية المُستهلَكة من النافذة، والتوكنات المتبقّية للاستجابة.
تتراوح نوافذ السياق من بضعة آلاف من التوكنات في النماذج الأقدم إلى أكثر من مليون في الأحدث. تذكّر أنّ النافذة مشتركة: فكل توكن يُنفَق على الموجّه هو توكن 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 للموجّه وحده.
الأسئلة الشائعة
ما هي نافذة السياق؟
هي العدد الإجمالي للتوكنات التي يمكن للنموذج الاحتفاظ بها في ذاكرته العاملة لطلب واحد، شاملةً موجّهك والاستجابة المُولّدة معًا. فكّر فيها على أنّها مدى انتباه النموذج قصير المدى، مُقاسًا بالتوكنات.
ماذا يحدث إذا تجاوزتها؟
بحسب الـ API، إمّا أن يُخفق الطلب أو يُقتطع — وعادةً ما تُسقَط أقدم التوكنات — ممّا قد يزيل بهدوء تعليمات في بداية موجّهك. من الأفضل البقاء دون الحد بمسافة مريحة.
هل يتشارك الموجّه والاستجابة النافذة نفسها؟
نعم. إذا كان للنموذج نافذة بسعة 128K وكان موجّهك 120K توكنًا، 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 توكن، بينما يستقرّ كثير من نماذج الإنتاج عند 128K–200K. يسرد الجدول المرجعي في هذه الأداة الحدّ الخاص بكل نموذج.