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简单解释一下codex的上下文大小

可能会有很多人疑惑，codex里面显示的context大小是272k，但是GPT5全系（除了chat）基本其实都是400k，为啥会有区别

[!example]
比如说我有如下session数据：(我在这个session只发送了一个prompt)

│  Token usage:      234K total  (193K input + 40.9K output)           │
│  Context window:   69% left (92.8K used / 272K)

Token usage: total=234,368 input=193,450 (+ 2,591,872 cached) output=40,918 (reasoning 26,448)

其中Token usage以及context window是通过codex /status 命令查看的；
最后那一行Token usage是退出codex的时候显示的统计数据

1、在openai的官方模型页中，我们常用的gpt-5.2, gpt-5.1以及对应的codex模型（除了web上的chat模型）都是400k context window. 在这里 context window指的是单次请求里面input tokens+output tokens的合计的上限 .

例如在OpenAI GPT-5.2模型官方页面中：

可以看到：

● context window为400k
● 最大输出tokens长度为128k

所以我们可以计算得到输入的预算（最保守的输入预算的估计）：
\text{400k}-\text{128k}=\text{272k}
这就是在codex中/status命令显示的 272k 的来源。

所以272k是为输入预留的tokens数 (input tokens budget/limit)，而不是总的上下文窗口。

2、在codex显示69% context left的时候，其实说的是现在还能够输入 69 \% \times 272 \text{k} \approx 187.7 \text{k} 的tokens，我们大约已经使用了 (1-69\%)\times 272\text{k}\approx 84.3 \text{k} ，差不多符合我们在/status命令中显示的已使用92.8k的信息。因此context left显示的是对于 我们还能输入多少tokens 的保守估计。

3、在/status命令中或者退出session时显示的token使用量与context window无关。具体来说：

● 在/status命令中或者退出该session的时候codex显示的那一行统计量显示的是整个session的累计消耗，可能包含多轮对话，多轮对话中间还会有各种压缩步骤等，所以不能体现模型内禀的context window
● 而在/status中查看的context window或者是cli状态栏（或者是ide插件显示的已使用context的百分比）还是能够反映出当前存在于上下文中的输入tokens的数量、以及其占整个输入预算的比值的。

所以，

● /status中或者退出session时显示的total token usage 与 total context window (也就是400k) 无关
● /status中或者退出session时显示的input token usage 与 input tokens budget/limit (也就是272k) 无关

也可以参考官方github仓库有人提出的问题：
github.com/openai/codex

Confused: 272k context window or 400k?

已打开 12:59PM - 04 Oct 25 UTC
已关闭 12:40AM - 09 Oct 25 UTC
guidedways
documentation
### What is the type of issue? Documentation is confusing ### What is the issue? https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5-codex States GPT5-codex has a 400k context window. Codex CLI states 272k ### Where did you find it? /status

4、不同模型、不同提供商对于context window的表述口径不完全统一。

例如对于claude模型，200k或者1M指的是所有输入+所有输出的tokens的总预算(甚至包括thinking tokens等)：

图片来源：Context windows - Claude Docs

对于Gemini模型，例如gemini-3-pro-preview，最大输入1M，最大输出64k，所以对于gemini模型，在使用的时候需要同时满足“input tokens不超过1M”以及“output tokens不超过64k”两个条件，和我们上述所说的gpt以及claude模型都不相同。

文档可以参考：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3

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via LINUX DO - 最新话题 (author: ZHEN)

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