| モデル | プロバイダー | コンテキストウィンドウ |
|---|---|---|
| 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 |
このツールについて
モデルのコンテキストウィンドウとは、そのモデルが一度に考慮できるトークンの最大数のことで、プロンプトと生成結果を合わせたものを指します。これを超えると、リクエストは拒否されるか、無言のうちに切り詰められ、プロンプトの先頭部分が失われます。このチェッカーは、選択したモデルの上限に対してテキストのトークン数を計算し、使用トークン数、ウィンドウのうち消費した割合、そして応答に残されたトークン数を進捗バーで表示します。
コンテキストウィンドウは、古いモデルでは数千トークン程度、最新のモデルでは100万トークンを超えるものまで幅があります。ウィンドウは共有されることを忘れないでください。プロンプトに費やすトークン1つにつき、回答に使えるトークンが1つ減るため、想定する出力のために余裕を残しておきましょう。OpenAI のカウントは tiktoken により正確ですが、その他のプロバイダーは文字数ベースの推定値です。
ウィンドウは入力と出力の間で共有されます。プロンプトだけでなく、応答のための余裕も見込んでおきましょう。
よくある質問
コンテキストウィンドウとは何ですか？
1回のリクエストにおいてモデルが作業メモリに保持できるトークンの総数であり、プロンプトと生成された応答の両方を含みます。トークンで測られる、モデルの短期的な注意の幅のようなものだと考えてください。
上限を超えるとどうなりますか？
API によって、リクエストはエラーになるか切り詰められます。通常は最も古いトークンが削除されるため、プロンプトの先頭に置いた指示が静かに取り除かれてしまうことがあります。上限より十分に下に余裕をもって収めるのが最善です。
プロンプトと応答はウィンドウを共有しますか？
はい。モデルが 128K のウィンドウを持ち、プロンプトが 120K トークンの場合、回答に残るのは約 8K だけです。想定される出力のためのスペースを必ず確保しておきましょう。
どのモデルが最も大きなコンテキストウィンドウを持っていますか？
OpenAI と Google の最近のモデルのいくつかは約100万トークンを提供し、多くの本番向けモデルは 128K〜200K に位置します。このツールの参照表に各モデルの上限が記載されています。