Konteksto langas

Konteksto langas (angl. context window) – didžiausias žetonų kiekis, kurį kalbos modelis (LLM) gali apdoroti per vieną užklausą. Į jį įeina viskas: sistemos instrukcijos, visa pokalbio istorija, įrankių aprašai, pridėti dokumentai ir vaizdai, naujas klausimas ir modelio atsakymas. Tai modelio darbinė atmintis – ne tai, ką jis išmoko, o tai, ką jis mato šią akimirką.

Kaip veikia konteksto langas

Kalbos modelis neturi atminties tarp užklausų. Kai pokalbyje parašote antrą klausimą, programa modeliui iš naujo nusiunčia pirmą klausimą, pirmą atsakymą ir antrą klausimą. Po dešimties apsikeitimų siunčiama visa dešimties žinučių istorija. Todėl kiekvienas pokalbis auga, kol pasiekia lango ribą. Tada programa turi ką nors daryti: išmesti seniausias žinutes, jas sutraukti į santrauką arba grąžinti klaidą.

Anthropic dokumentacijoje aiškiai nurodyta, kad į langą skaičiuojama sistemos instrukcija, visos žinutės (taip pat įrankių rezultatai, vaizdai ir dokumentai), įrankių aprašai ir modelio sugeneruotas atsakymas, įskaitant mąstymo (angl. thinking) žetonus. Jei vien įvestis viršija langą, API grąžina klaidą „prompt is too long“. Jei įvestis telpa, bet atsakymas nebetelpa, generavimas nutrūksta pusiaukelėje.

Svarbu atskirti dvi ribas: konteksto langą (visa užklausa kartu su atsakymu) ir didžiausią išvesties ilgį (kiek modelis gali parašyti vienu kartu). 2026 m. spalį Claude 5.5 modeliai turi 1 mln. žetonų langą ir iki 128 000 išvesties žetonų, OpenAI GPT-6 modeliai – 1,05 mln. žetonų langą ir taip pat iki 128 000 išvesties žetonų. Vadinasi, jei paliekate vietos ilgiausiam atsakymui, įvesčiai Claude lieka apie 872 000 žetonų.

Kiek lietuviško teksto telpa į 200 000 ir 1 mln. žetonų

Žetonų skaičius priklauso nuo kalbos ir nuo modelio skaidytuvo, todėl tai pasimatavome patys. 2026-10-13 paėmėme 300 000 simbolių (40 933 žodžius) lietuviško dalykinio teksto ir suskaičiavome žetonus oficialiais įrankiais: Anthropic count_tokens API modeliui claude-sonnet-5-5 ir OpenAI input_tokens API modeliui gpt-6-luna. Rezultatas: Claude 5.5 – 158 487 žetonai (1,89 simbolio žetonui), GPT-6 – 101 677 žetonai (2,95 simbolio žetonui). Tas pats tekstas Claude skaidytuvui kainuoja 1,56 karto daugiau žetonų.

Langas	Lietuviško teksto simbolių	Žodžių	Puslapių (1 800 simb.)
100 000 žetonų, Claude 5.5 (claude-haiku-5-5 brangesnio tarifo riba)	≈ 189 000	≈ 25 800	≈ 105
200 000 žetonų, Claude 5.5	≈ 378 600	≈ 51 700	≈ 210
1 mln. žetonų, Claude 5.5	≈ 1 893 000	≈ 258 300	≈ 1 050
272 000 žetonų, GPT-6 (riba, nuo kurios taikomas ilgo konteksto tarifas)	≈ 802 400	≈ 109 500	≈ 446
1,05 mln. žetonų, GPT-6	≈ 3 097 500	≈ 422 600	≈ 1 720

Palyginimui: angliškas tekstas pagal mūsų žetonų matavimą Claude 5.5 modeliams sunaudoja apie 1,86 karto mažiau žetonų, todėl į tą patį langą angliškai telpa beveik dvigubai daugiau puslapių. Daugelis angliškų straipsnių rašo „200 000 žetonų – tai apie 500 puslapių“; lietuviškam tekstui su Claude 5.5 realiai tai apie 210 puslapių.

Konteksto lango dydžiai 2026 m. spalį

Modelių šeima	Konteksto langas	Didžiausia išvestis	Kainos ypatybė ilgam kontekstui
Claude 5.5 (Opus, Sonnet, Haiku)	1 mln. žetonų	128 000	Opus ir Sonnet – ta pati kaina visam langui; claude-haiku-5-5 užklausoms virš 100 000 žetonų taiko 0,50 / 2,50 USD vietoj 0,10 / 0,50 USD už 1 mln.
Senesni Claude modeliai (pvz., Sonnet 4.5)	200 000 žetonų	priklauso nuo modelio	–
GPT-6 (astra, sol, luna)	1,05 mln. žetonų	128 000	Užklausoms virš 272 000 įvesties žetonų visa užklausa apmokama 2 kartus brangiau už įvestį ir 1,5 karto – už išvestį

Naujausius modelius ir jų langus sekame skiltyje Nauji DI modeliai, o dabartines kainas – įrankyje DI modelių API kainos.

Ar didesnis konteksto langas visada geriau

Ne. Anthropic dokumentacijoje rašo, kad žetonų skaičiui augant tikslumas ir prisiminimas prastėja – šis reiškinys vadinamas konteksto „puvimu“ (angl. context rot). 2023 m. Stanfordo ir kitų tyrėjų straipsnis „Lost in the Middle“ parodė, kad modeliai geriausiai panaudoja informaciją lango pradžioje ir pabaigoje, o prasčiausiai – viduryje. Dideli langai šią problemą sumažino, bet nepanaikino.

Patikrinome tai patys su lietuvišku tekstu. Į 680 000 simbolių lietuviškų dalykinių tekstų rinkinį (229 753 GPT-6 žetonai, 356 874 Claude 5.5 žetonai) 10 %, 50 % ir 90 % gylyje įterpėme po vieną faktą ir paklausėme apie jį pigiausių modelių. Du paleidimai, 18 klausimų kiekvienam modeliui:

Modelis	Rasta iš 18	10 % gylyje	50 % gylyje	90 % gylyje	Kaina vienam klausimui
gpt-6-luna	15	6 iš 6	6 iš 6	3 iš 6	≈ 0,02 €
claude-haiku-5-5	10	5 iš 6	3 iš 6	2 iš 6	≈ 0,16 €

Faktą, kuris neprieštaravo likusiam tekstui („klientas Nr. 58 nori pristatymo ketvirtadieniais“), abu modeliai rado visais 12 atvejų. Klaidos atsirado su faktais, kurie prieštaravo kitur tekste esančiai informacijai: pavyzdžiui, įterptą „grąžinimo terminas – 21 diena“ modeliai dažnai atmesdavo, nes tekste kelis kartus minimas 14 dienų terminas. Imtis maža, todėl tai ne reitingas, bet praktinė išvada aiški: jei į kontekstą sudedate šimtus puslapių, svarbų faktą modelis gali praleisti arba „perbalsuoti“ kitais tekstais. Tai viena iš priežasčių, kodėl dideliems dokumentų rinkiniams naudojamas RAG.

Kodėl ilgas pokalbis brangsta

Kadangi kiekviena žinutė siunčiama su visa istorija, pokalbio kaina auga ne tiesiškai, o greičiau. Jei kiekvienas apsikeitimas prideda 1 500 žetonų, 30-ame žingsnyje modelis gauna 45 000 žetonų, o per visus 30 žingsnių apmokama 697 500 įvesties žetonų – ne 45 000. Su claude-sonnet-5-5 (2 USD už 1 mln. įvesties žetonų) tai 1,25 € vienam ilgam pokalbiui. Tūkstantis tokių pokalbių per mėnesį – jau 1 250 €.

Būdai tai valdyti:

• Podėlis (angl. prompt caching). Pastovią užklausos pradžią (instrukcijas, dokumentus) modelio tiekėjas išsaugo, o pakartotinai skaito pigiau: claude-sonnet-5-5 podėlio skaitymas kainuoja 0,10 USD vietoj 2 USD už 1 mln. žetonų, OpenAI gpt-6.1-sol – 0,10 USD vietoj 2 USD. Podėlis keičia kainą, bet ne lango užpildymą – žetonai vis tiek užima vietą.
• Glaudinimas (angl. compaction). Senesnė pokalbio dalis pakeičiama santrauka. Anthropic tai siūlo kaip serverio funkciją Claude 4.6 ir naujesniems modeliams.
• Įrankių rezultatų valymas. DI agentai greitai užpildo langą ilgais įrankių atsakymais (pvz., visu užsakymų sąrašu). Senus rezultatus verta išmesti ir palikti tik išvadas.
• Mažiau įrankių aprašų. Kiekvienas MCP įrankis į užklausą prideda savo aprašą; 20 įrankių gali užimti kelis tūkstančius žetonų kiekvienoje užklausoje.

Konteksto langas, RAG ar fine-tuning: kada ką rinktis

Situacija	Tinkamiausias būdas	Kodėl
Vienas ilgas dokumentas, keli klausimai (sutartis, pirkimo sąlygos)	Visas dokumentas kontekste	Paprasčiausia, modelis mato visas sąsajas tarp skyrių
Tas pats rinkinys iki ~100–200 psl., daug klausimų	Kontekstas su podėliu	Pakartotinis skaitymas 10–20 kartų pigesnis
Šimtai ar tūkstančiai dokumentų, dažnai keičiasi	RAG su vektorine duomenų baze	Į langą patenka tik 3–8 aktualios ištraukos
Reikia pastovaus stiliaus ar formato, ne naujų žinių	Fine-tuning	Modelis išmoksta elgseną, kontekstas lieka trumpas

Konteksto langas ChatGPT, Claude ir kitose programose

API ir pokalbių programos (ChatGPT, Claude.ai, Gemini) skiriasi. Programoje jūsų pokalbiui gali būti taikoma mažesnė riba nei API modeliui, priklausomai nuo plano, o ilgi pokalbiai valdomi automatiškai: Anthropic dokumentacijoje minima, kad pokalbių sąsajos langą gali tvarkyti principu „pirmas įėjo – pirmas išėjo“, t. y. seniausios žinutės pamirštamos. Jei programa ilgame pokalbyje „pamiršta“ pradžioje duotas instrukcijas, dažniausiai priežastis būtent ši. Sprendimas – svarbias instrukcijas pakartoti arba pradėti naują pokalbį su trumpa santrauka.

Kaip patikrinti, kiek žetonų užima jūsų užklausa

1. Prieš siųsdami, suskaičiuokite žetonus tiekėjo skaičiavimo galu: Anthropic /v1/messages/count_tokens, OpenAI /v1/responses/input_tokens. Abu nemokami ir skaičiuoja tiksliai tam modeliui.
2. Po užklausos žiūrėkite atsakymo lauką usage: ten nurodyta, kiek žetonų sunaudota įvesčiai, podėliui ir išvesčiai.
3. Stebėkite vidutinį ir maksimalų užklausos dydį gamyboje. Jei maksimumas artėja prie 100 000 (claude-haiku-5-5) ar 272 000 (GPT-6), pasikeis kaina.
4. Vaizdus ir PDF skaičiuokite atskirai: viena 1920 × 1080 ekrano nuotrauka Claude 5.5 modeliams kainuoja apie 2 700 žetonų – tiek pat, kiek apie 5 100 simbolių lietuviško teksto (daugiau – multimodalumas).

Jei kuriate sistemą, kurioje kontekstas auga (asistentą, agentą, dokumentų analizę), konteksto biudžetą verta suplanuoti iš anksto – tai darome DI integracijų projektuose.

Lietuviai, naudodami tuos pačius modelius, už tą patį turinį moka daugiau nei anglakalbiai: mūsų matavimu, lietuviškas tekstas Claude 5.5 modeliams sunaudoja 1,86 karto, GPT-6 – 1,64 karto daugiau žetonų nei angliškas. Tai reiškia ne tik didesnę kainą, bet ir mažesnę faktinę lango talpą – į tą patį langą telpa mažiau lietuviškų puslapių. Praktinis sprendimas – sistemos instrukcijas rašyti angliškai, o klientui atsakinėti lietuviškai; vartotojo tekstas ir dokumentai, žinoma, lieka lietuviški.

Į kontekstą siunčiami dokumentai yra duomenų perdavimas tiekėjui. Jei juose yra asmens duomenų (sutartys, CV, klientų susirašinėjimas), taikomas BDAR: reikia teisinio pagrindo, sutarties su duomenų tvarkytoju ir, jei duomenys keliauja už ES, perdavimo pagrindo. Priežiūros institucija – Valstybinė duomenų apsaugos inspekcija (VDAI). Komercines paslaptis ar viešųjų pirkimų dokumentus prieš siųsdami įvertinkite pagal savo įmonės ir sutarčių konfidencialumo reikalavimus.