What is an LLM context window?

The context window is the maximum number of tokens a model can hold in memory at once — your system prompt, the entire conversation history, the new user message, and the model's reply all have to fit inside it. GPT-4o holds about 128,000 tokens, Claude models about 200,000, and Gemini 2.5 and GPT-4.1 up to 1,000,000. When the total exceeds the window the oldest messages must be dropped or the request is rejected.

How many tokens is my conversation using?

Add up the system prompt, every message you resend as history, the new message, and the space you reserve for the reply. A rough rule is 1 token ≈ 0.75 English words, so 1,000 words is about 1,300 tokens. This calculator totals the system prompt plus history turns plus reserved output and shows it as a percentage of each model's window, so you can see how close to the limit you are.

Does a bigger context window cost more?

Indirectly, yes. The window size itself is free, but you pay per input token on every call — and if you resend a long history each turn, that history is re-billed every single time. A near-full 128k context costs far more per call than a short one, even on the same model. Trimming history or using prompt caching for the fixed system prompt is usually cheaper than paying for a giant window you keep refilling.

Calculadora de ventana de contexto

✓ Última verificación: 2026-08-15· Fuente: página oficial de precios del proveedor.· Supervisado automáticamente — reportar cambio →

Todo tiene que encajar: tu aviso del sistema, el conjunto historial de chat reenvías, el nuevo mensaje y espacio para el responder. Ingrese las piezas para ver qué parte de la ventana de cada modelo está utilizando, cuántos giros aún caben y cuánto cuesta una llamada de contexto completo.

Por qué la ventana se llena más rápido de lo que crees

Una ventana de contexto no es sólo "cuánto tiempo puedo pegar un documento". En una aplicación de chat real, el modelo vuelve a leer el conversación entera en cada turno, porque la API no tiene estado: no tiene memoria entre llamadas, por lo que reenvías el historial cada vez. Un mensaje del sistema de 200 tokens más diez turnos de mensajes de 250 tokens ya son 2800 tokens antes de que el usuario haya escrito su siguiente pregunta, y se envía ese bloque completo. de nuevo siguiente turno. Agregue espacio reservado para la respuesta y podrá ver cómo un chat "pequeño" se acerca al límite y por qué su factura aumenta a medida que la conversación se hace más larga.

Esta calculadora separa las cuatro partes (mensaje del sistema, historial de reenvíos, nueva sala de mensajes y salida reservada) y muestra el total en la ventana de cada modelo. El porcentaje del título indica cuánto espacio para respirar queda; "turnos que aún encajan" le indica cuánto tiempo puede durar la conversación antes de que deba recortar o resumir mensajes más antiguos. Debido a que la salida también se encuentra dentro de la ventana, reservar 4000 tokens para una respuesta larga consume el espacio disponible para el contexto, razón por la cual las tareas de salida larga se sienten apretadas incluso en modelos de ventana grande.

Una vez que sepas que encaja, ponle precio. El Calculadora de costos de tokens LLM convierte esos tokens en un costo por llamada en cada modelo, el calculadora de almacenamiento en caché rápida muestra cuánto ahorra almacenando en caché ese aviso fijo del sistema en lugar de volver a facturarlo, y el calculadora de costos de chatbot lo vincula todo al volumen mensual.

como usarlo

1. Elija un modelo: su ventana contextual se carga automáticamente.
2. Ingrese el tamaño del mensaje de su sistema, el promedio de tokens por mensaje y cuántos turnos anteriores mantiene en el historial.
3. Reserve tokens para la respuesta del modelo (las respuestas más largas necesitan más).
4. Lea el porcentaje utilizado, los giros que aún encajan y el costo; luego compare los modelos en la tabla.

Errores comunes

Olvidar la producción cuenta. La respuesta comparte la ventana con la entrada; reservando un gran max_tokens reduce el contexto que puede pasar. Reenviando todo para siempre. Volver a facturar un historial en crecimiento cada vez es la razón principal por la que los costos del chat aumentan: resumir o visualizar el historial. Confiar en las palabras cuenta. Las fichas no son palabras; El código, JSON y el texto que no está en inglés utilizan muchos más tokens por carácter. Ventana confusa con coste. Tener una ventana de 1 millón es gratuito, pero es costoso llenarla en cada llamada.

Estimación únicamente. Los recuentos de tokens, las ventanas de contexto y los precios son cifras de referencia y varían según el modelo y el proveedor; verifíquelos antes de confiar en ellos.

Cómo funciona esta calculadora

El Calculadora de ventana de contexto estima cuánto de la ventana de contexto fija de un modelo de lenguaje grande consume una sola llamada API. tu eliges un modelo, luego ingresa tu aviso del sistema longitud en fichas, el tokens promedio por mensaje, el número de mensajes en su historial de chat y el salida reservada tokens que desea mantener libres para la respuesta del modelo. La herramienta los suma y compara el total con el límite de ventana del modelo elegido, mostrando cuántos tokens estás usando y cuántos quedan. Los principales factores son el tamaño del mensaje del sistema, cuántos mensajes anteriores lleva y si reenviar el historial completo de cada llamada—Dado que el reenvío acumula todos los mensajes anteriores en cada nueva solicitud, suele ser la forma más rápida de llenar la ventana.

Esto es importante porque exceder la ventana de contexto hace que las solicitudes fallen o obliga al modelo a eliminar silenciosamente el contenido anterior, y en las API con precio de token, un contexto inflado también aumenta el costo de cada llamada. Un consejo práctico es observar el reenviar el historial completo configuración: en conversaciones largas, reenviar todo en cada turno hace que el uso de tokens crezca con cada mensaje, por lo que recortar turnos antiguos, resumir el historial o reducir un mensaje detallado del sistema libera espacio y reduce el gasto. La compensación clave es contexto versus eficiencia—Más historial le da al modelo una mejor memoria de la conversación, pero cada token retenido reduce el espacio restante y aumenta lo que paga.

Preguntas frecuentes

¿Qué es una ventana contextual de LLM?

La ventana de contexto es la cantidad máxima de tokens que un modelo puede contener en la memoria a la vez: el mensaje del sistema, el historial de conversaciones completo, el mensaje del nuevo usuario y la respuesta del modelo deben caber dentro de ella. GPT-4o tiene alrededor de 128.000 tokens, Claude modela alrededor de 200.000 y Gemini 2.5 y GPT-4.1 hasta 1.000.000. Cuando el total excede la ventana, se deben descartar los mensajes más antiguos o se rechaza la solicitud.

¿Cuántos tokens usa mi conversación?

Sume el aviso del sistema, cada mensaje que reenvía como historial, el mensaje nuevo y el espacio que reserva para la respuesta. Una regla aproximada es 1 token ≈ 0,75 palabras en inglés, por lo que 1000 palabras son aproximadamente 1300 tokens. Esta calculadora suma el indicador del sistema más los giros del historial más la salida reservada y lo muestra como un porcentaje de la ventana de cada modelo, para que pueda ver qué tan cerca del límite se encuentra.

¿Cuesta más una ventana de contexto más grande?

Indirectamente, sí. El tamaño de la ventana en sí es gratuito, pero usted paga por token de entrada en cada llamada, y si reenvía un historial largo en cada turno, ese historial se vuelve a facturar cada vez. Un contexto de 128k casi completo cuesta mucho más por llamada que uno corto, incluso en el mismo modelo. Recortar el historial o usar el almacenamiento en caché de avisos para el aviso fijo del sistema suele ser más barato que pagar por una ventana gigante que sigues rellenando.

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