Мы часто сталкиваемся с задачей: отдать ИИ на анализ огромный отчёт или многотомную техдокументацию и быстро получить краткий вывод. И тут же возникает сомнение: не «потеряет» ли нейросеть важную деталь на 78-й странице? Не забудет ли начало, пока доберётся до конца? Эти вопросы неслучайны — давайте разберёмся, как действительно работает память моделей.

Контекстное окно простыми словами

Контекстное окно — это условная «оперативная память» модели. В нём помещается весь текст, который модель одновременно «держит в голове», чтобы ответить на ваш запрос. Размер окна измеряется в токенах.

Что такое токен? Проще всего думать о нём как о небольшой части текста (слово, часть слова, знак пунктуации). Для русского языка это, как правило: 1 токен ≈ 4–5 символов.

Пример: документ на ~100 страниц (~40 тыс. слов) — это примерно 50–60 тыс. токенов. Точные числа зависят от конкретной модели и структуры текста.

Насколько большие окна контекста бывают сегодня

За последние годы окна контекста выросли на порядки:

• 10 млн токенов: в исследовательских работах и некоторых экспериментальных релизах описываются модели с контекстом до 10 млн токенов (например, благодаря техникам оптимизации KV-кэша и квантованию ключ-значение — KVQuant). Этого достаточно, чтобы «охватить» библиотеку документов за один проход.
• 1–2 млн токенов: топовые коммерческие системы сегодня заявляют поддержку контекста уровня целой книги. В числе лидеров — Gemini 2.5 Pro и Claude 4.0 Sonnet. Подходит для больших кодовых баз, юридических дел и глубокого анализа.
• 128–400 тыс. токенов: сюда попадают модели вроде GPT-4o (до 128k), Qwen (до 262k) и другие крупные LLM. Для большинства бизнес-отчётов и научных статей этого достаточно.
• До 128 тыс. токенов: множество моделей (Llama, Mistral и др.) уверенно работают в этом диапазоне — он покрывает повседневные задачи.

Важно: контекстное окно в веб‑версии (например, обычный чат) и при доступе через API — это две разные истории. Веб-интерфейсы часто ограничены ради стабильности сервиса. API обычно открывает полный заявленный контекст и настройку параметров.

Если вам нужен анализ действительно больших данных, вероятнее всего нужно использовать API.

Почему большое окно не гарантирует точность

Даже если модель «умеет» работать с 1 млн токенов, это не значит, что она одинаково хорошо учитывает каждую строчку внутри этого окна. На практике у LLM есть эффект позиции:

• Начало и конец контекста обрабатываются лучше: это связано с тем, как устроено внимание (attention) и как модель обучалась.
• «Середина» длинного контекста может теряться: факты, спрятанные в середине документа, получают меньше веса.

Современные LLM используют KV-кэш — это память промежуточных представлений, которая ускоряет генерацию. При очень длинном контексте она сильно разростается и качество внимания по всей длине падает. Так же есть такое понятие как context degradation (деградация контекста) — снижение качества ответа при чрезмерно длинном вводе: модель «размывает» важные связи.

Именно поэтому многие команды замечают рост «галлюцинаций» (выдуманных фактов) при контекстах 128k+ токенов. Формально окно может быть огромным, но практическая польза от этого — не всегда.

Маркетинг vs реальность: где правда про «миллионы токенов»?

Заявления о «гигантских окнах» технически верны: модели действительно могут принять столько токенов. Но важно понимать различие между «впитать» и «осмысленно учесть». Если задача критична к точности, ориентируйтесь не на максимальное число в спецификации, а на устойчивость модели в ваших реальных сценариях.

Хорошая новость: есть надёжные архитектурные подходы, которые уменьшают зависимость от длинных контекстов.

Практические рекомендации для работы с тяжёлыми документами

• Разбивайте на части: делите документы на логические блоки (главы, разделы) и анализируйте последовательно. Сохраняйте промежуточные выводы для сводного отчёта.
• Используйте RAG (Retrieval‑Augmented Generation): вместо того, чтобы «скармливать» весь документ, индексируйте его в векторную БД и подтягивайте только релевантные фрагменты под конкретный вопрос. Подробнее всё там же — в нашей статье про RAG.
• Считайте токены: проверяйте размер текста с помощью токенайзера (например, OpenAI Tokenizer), чтобы выбрать подходящую модель и не «забить» окно.
• Оставляйте запас: не заполняйте контекстное окно под завязку. Оставьте 10–20% свободного места — это улучшает качество ответа и снижает риск обрыва.
• Думайте о стратегии: длинный контекст — не единственный инструмент. Часто лучше комбинация: RAG + короткие итеративные запросы + валидация ответов.

Когда RAG лучше длинного контекста

• У вас много разнотипных документов (PDF, DOCX, таблицы) и множество вопросов от пользователей.
• Нужны ссылочные ответы: важно видеть, из какого фрагмента документа пришёл факт.
• Требуется масштабируемость: контент пополняется, а качество ответа должно сохраняться.

RAG позволяет:

• хранить документы в специализированном индексе (векторном пространстве),
• на лету извлекать релевантные куски,
• снабжать модель компактным, «свежим» контекстом — без перегруза.

Выводы

• Большое контекстное окно помогает, но не отменяет законы внимания и позиционных эффектов.
• Для крупных документов лучше комбинировать подходы: разумная разбивка + RAG + проверка фактов.
• Смотрите не на «миллионы токенов» в маркетинговых публикациях производителей LLM, а на устойчивость модели в ваших сценариях. Качество важнее величины.

---

P.S. Вам уже очень хочется применить ИИ в вашей команде, но не знаете как? Свяжитесь с нами, и мы подберём решение под ваши задачи!