上下文窗口计算器

Claude、GPT 和 Gemini 能放下多少文档、PDF 页数或代码行数？

{m} 能放下什么

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模型上下文可用 你的内容占用放得下吗？PDF 页数代码行数
对比这些模型的费用 →
上下文窗口数据截至 2026 年 9 月。
所有数字都是估算：一个 token 大约相当于 0.75 个英文单词，一页 A4 文本约 670 token，一页 PDF 约 700，一页扫描件或图片较多的 PDF 约 1,600，一行代码约 12，一张图片约 1,300（各厂商不同）。非英文文本每个单词需要更多 token，而从 4.7 起的 Claude 模型使用的分词器对同样文本会多产生约 30% 的 token，这里已经计入。请始终为回复留出空间：模型往往在远低于其最大窗口时表现最好。一切都在你的浏览器中计算；你的文本不会发送到任何地方。

关于上下文窗口

上下文窗口是语言模型一次能考虑的文本量：你的指令、你附上的文档、到目前为止的对话以及它正在写的回复，共用同一份以 token 计的预算。窗口已经从几千 token 增长到一百万甚至更多，足以容纳几本书或一个完整的中等规模代码库。

知道你的材料能否放得下，可以节省时间和费用。一份很长的合同、一组研究论文或一个代码仓库，要么整个放进一次提示，要么就得拆分、摘要或分块检索。文本页、扫描的 PDF 页、源代码和图片消耗 token 的速度各不相同，而英语以外的语言表达同样的意思通常需要明显更多的 token。

窗口更大并不自动更好：很长的提示更贵、响应更慢，而且模型可能会漏掉埋在中间的细节。用这个计算器看看你在 Claude、GPT、Gemini 等模型上还有多少余量，再决定是一次性全部发送，还是只把重要的部分交给模型。