AI 上下文窗口计算器

检查系统提示词、历史消息、工具、用户输入和预留输出是否能放入模型上下文窗口。

上下文窗口计算器AI Token 上限计算提示词上下文计算

发送请求前，为提示词、历史、工具、输出和分词误差预留空间。

上下文窗口tokens安全缓冲%系统提示词tokens对话历史tokens工具定义tokens当前用户输入tokens预留输出tokens后续每轮平均 Tokentokens

容纳状态

可容纳

57.3% 已使用

剩余空间

49.2K

预留后的 Token

可用上下文

115.2K

10% 缓冲

可增加轮数

按平均每轮大小

计划 Token 总量66,000

原始上下文上限128,000

溢出数量0

请求可以容纳，在缓冲后的限制内约剩余 49,200 Token。

常见问题

将这个计算器用于实际 API 计费和用量规划时的常见问题。

上下文窗口是否包含输出 Token？

多数模型 API 的输入和生成输出共享总上下文限制，因此决定发送多少历史内容前应先预留输出容量。

为什么需要上下文安全缓冲？

Token 估算可能与实际分词器结果不同，工具或框架消息也会增加隐藏开销。缓冲可以减少意外失败。

请求太大时应该怎么办？

可裁剪历史、总结旧消息、删除未使用的工具定义、减少检索文档、拆分任务或选择更大上下文的模型。