Context Window
컨텍스트 창
컨텍스트 창은 한 모델 요청이 입력과 생성된 출력 모두에 대해 보유할 수 있는 토큰 수입니다. 정확한 계산 규칙은 모델과 API에 따라 다릅니다.
다른 예시
모델에는 32,000 토큰 제한이 있습니다. 지시사항과 기록에는 3,000 토큰이 사용됩니다. 검색된 텍스트에는 22,000 토큰, 출력에는 4,000 토큰이 사용됩니다. 사용되지 않은 공간은 안전 여유를 추가합니다. 컨텍스트 창은 영구 메모리나 모델이 배운 전체가 아닙니다.
주요 부분
- 01모델 토큰 제한
- 02조립된 입력
- 03출력 예약
사용할 때
하나의 요청을 지침, 채팅 기록, 증거, 도구 결과, 출력으로 나눌 때 이 용어를 사용하세요.
다음 경우에는 사용하지 마세요
모든 모델 버전에 대해 하나의 컨텍스트 크기를 제공하거나 모든 토큰이 답변 품질에 똑같이 기여한다고 가정하지 마세요.
코드에서 사용된 이름
input tokens + output reserve ≤ model limit 출시하기 전에
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome：Complete the task with 컨텍스트 창 (Context Window)。 User context：모델에는 32,000 토큰 제한이 있습니다. 지시사항과 기록에는 3,000 토큰이 사용됩니다. 검색된 텍스트에는 22,000 토큰, 출력에는 4,000 토큰이 사용됩니다. 사용되지 않은 공간은 안전 여유를 추가합니다. 컨텍스트 창은 영구 메모리나 모델이 배운 전체가 아닙니다. AI method or concept：컨텍스트 창 (Context Window)。 Why it fits：하나의 요청을 지침, 채팅 기록, 증거, 도구 결과, 출력으로 나눌 때 이 용어를 사용하세요. Do not use it when：모든 모델 버전에 대해 하나의 컨텍스트 크기를 제공하거나 모든 토큰이 답변 품질에 똑같이 기여한다고 가정하지 마세요. AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：하나의 공식 표준이 전체 용어를 통제하지 않음. 의미는 팀, 플랫폼 또는 프레임워크마다 달라질 수 있음. Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
이 요청을 확인하세요
Review how 컨텍스트 창 (Context Window) is used now. Definition: 컨텍스트 창은 한 모델 요청이 입력과 생성된 출력 모두에 대해 보유할 수 있는 토큰 수입니다. 정확한 계산 규칙은 모델과 API에 따라 다릅니다. Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.