Calculadora de janela de contexto de um modelo de IA

Cada modelo de linguagem tem uma janela de contexto: o máximo de tokens que consegue tratar de uma vez. Nela cabe tudo: as suas instruções, os documentos que anexa, o histórico da conversa, as ferramentas e também a resposta do modelo (com o seu raciocínio, se o fizer). Se passar, o pedido falha ou o modelo corta.

Escreva quanto envia (em tokens, palavras, caracteres ou páginas) e quanto espera de resposta, escolha um modelo e verá que parte da janela ocupa, quanto lhe resta e em quantos modelos da lista cabe. Os dados têm data de revisão. Tudo no seu navegador.

Converte-se o que envia em tokens (se não o der em tokens, com a equivalência aproximada do inglês: 1 token ≈ 0,75 palavras ≈ 4 caracteres), soma-se a resposta esperada e divide-se pela janela do modelo. Se o total é menor do que a janela, cabe; a diferença são os tokens livres, que se traduzem em palavras e páginas aproximadas.

Os dados de cada modelo (janela e saída máxima) estão num ficheiro com a sua data de revisão e as suas fontes oficiais.

O que é a janela de contexto

É a «memória de trabalho» do modelo: o total de tokens que pode considerar ao gerar uma resposta. Inclui tudo o que está no pedido (instruções do sistema, mensagens, documentos, resultados de ferramentas, imagens) e também o que o modelo gera, raciocínio incluído. Não é o mesmo que os dados com que foi treinado.

Janela de contexto e saída máxima

São dois limites distintos: a janela limita a soma de entrada e saída; a saída máxima limita quanto o modelo pode escrever numa só resposta. Um modelo com 1 milhão de janela pode ter, por exemplo, 128.000 tokens de saída máxima.

Mais contexto nem sempre é melhor

À medida que cresce o número de tokens, a precisão e a memória do modelo degradam-se: é o que a Anthropic chama «context rot». Convém enviar o necessário e não encher a janela por encher; técnicas como resumir, cortar resultados antigos ou recuperar só os fragmentos relevantes ajudam.

Como estimar os tokens

O mais fiável é contá-los com o contador de tokens do fornecedor. De forma orientativa, em inglês um token são uns 0,75 palavras (uns 4 caracteres); noutros idiomas há mais tokens por palavra. Cada fornecedor tokeniza de forma diferente: o mesmo texto dá números diferentes conforme o modelo, e os Claude 4.7 e posteriores produzem cerca de 30 % mais tokens do que os anteriores para o mesmo texto.

Erros frequentes

• Esquecer que a resposta e o raciocínio também ocupam a janela.
• Confiar na conversão palavras-tokens em idiomas diferentes do inglês.
• Encher a janela até à borda: deixe margem.
• Comparar janelas sem comparar a saída máxima.
• Dar os limites por fixos: mudam com cada modelo.

Limites desta calculadora

• Os dados são os da API padrão à data de revisão; não incluem contextos ampliados em beta ou por contrato, nem os limites das aplicações de chat ou de cada nível de uso.
• Do Claude Haiku 4.5 não há dado de saída máxima na fonte consultada.
• Os números da OpenAI e da Google foram tirados das suas páginas com uma ferramenta que resume o conteúdo: confira-os na página oficial.
• A conversão de palavras, caracteres e páginas em tokens é aproximada e pensada para o inglês.
• Não conta as imagens, o áudio nem as ferramentas, que também consomem tokens.

Aviso

O resultado é uma estimativa. Conte os tokens com a ferramenta do fornecedor antes de ajustar um caso ao limite.