百万Token窗口下的有效长上下文
掘金人工智能的分析称，Gemini 3.1 Pro、GPT-5.5、Claude Opus 4.7 Adaptive和DeepSeek V4 Pro的标称上下文均约为100万token，但最大输出从6.4万到38.4万token不等。文章援引BenchLM称，Gemini 3.1 Pro在50万至100万token区间的有效上下文表现最强，而GPT-5.5在LongBench v2和MRCRv2上得分最高；社区报告还提到长输入下的可靠性下降，以及Codex默认限制GPT-5.6在27.2万token窗口内。
这组对比表明，模型选型不能只看标称上下文大小，最大输出、有效长上下文可靠性、定价、缓存和应用限制同样会直接影响实际工作负载。
2026 年的头部大模型，在上下文窗口这个数字上几乎打成了平手，旗舰产品清一色停在 100 万 token 上下。真正拉开差距的，是模型能把多少内容用好、一次能写多长，以及开发者实际能拿到多大的窗口。下面把官方数据、第三方评测和社区声音放在一起梳理。
📏 先把概念讲透
上下文窗口与最大输出是两个不同的数
上下文窗口指模型单次请求里能同时看到的 token 总量。系统提示、对话历史、上传文件、工具返回结果，连同模型自己的回答，都要挤进这个空间。最大输出（常见参数名是 max_tokens）则是模型单次回答最多能写多少。一个模型能读 100 万 token，单轮却可能只能写 12.8 万 token。
可以把这层关系写成一个简单的预算式：
#Gemini 3.1 Pro#GPT-5.5#Claude Opus 4.7 Adaptive#DeepSeek V4 Pro#GPT-5.6#GPT-5.6 Sol#Claude Opus 5#Claude Sonnet 5#Gemini 3.5 Flash#Claude Fable 5#OpenAI Codex#Chroma