2026 年可處理最長 Context Window 的 LLM 比較：GPT、Claude、Gemini 與 Llama 能處理多少 Token？

內容視窗（Context Window） 已經成為 2026 年 LLM 最重要的規格之一。幾年前，主流模型通常只能處理數千到數萬 Tokens；如今 GPT、Claude 和 Gemini 的高能力模型已普遍進入 1M Tokens 等級，而 Meta 的 Llama 4 Scout 更將理論 Context Length 推到 10M Tokens。

但「Context Window 最大」並不等於「處理長文件的能力最好」。一個模型能夠接收 1M Tokens，僅表示這些內容可以在一次請求中被帶入；至於它是否能夠準確找到其中資訊、理解跨文件的關聯、保持推理的一致性，以及處理這些 Tokens 需要多少時間與成本，則是另外幾個問題。

因此，在比較 Long-Context LLM 時，更值得關注的是 Context Window、Maximum Output、Long-Context Recall、Context Utilization、Latency 和 Cost，而不是只單獨比較某個 Token 數字。

Context Window 是什麼？1M Tokens 到底意味著什麼？

Context Window 可以理解為：模型在一次推理過程中能夠「看見」的資訊範圍。

通常它包含 User Prompt、System Prompt、對話歷史、上傳或檢索到的文件、Tool Results，以及模型在推理過程中需要保留的其他上下文。不同 Provider 對 Input、Output 和 Reasoning Tokens 的計算方式可能不同，因此不能簡單把 Context Window 理解成「最多能上傳多少文字」。

例如，一個 1M Token Context Window 可以表示為：

Instructions + Conversation + Documents + Code + Retrieved Context + Model Working Context

都需要在模型允許的上下文範圍內進行管理。

Token 也不等於單字。英文中一個 Token 往往對應到一個單字的一部分，而中文、日文、程式碼與特殊符號的 Tokenization 方式也不同。因此，「1M Tokens 等於多少頁 PDF」只能做非常粗略的估算，不能當作固定換算關係。

真正重要的是：模型能在多大的資訊範圍內完成任務。

GPT、Claude、Gemini 與 Llama 的 Context Window 有多大？

截至 2026 年，主流模型的 Long Context 能力已明顯趨向百萬 Token 等級。

模型	Context Window	最大輸出	主要特點
Llama 4 Scout	10M	取決於部署設定	超長 Context、Open-Weight
GPT-5.6 Sol	1.05M	128K	Reasoning、Coding、Agent
GPT-5.6 Terra	1.05M	128K	能力與成本平衡
GPT-5.6 Luna	1.05M	128K	高吞吐、低成本
Claude Opus 5	1M	依 API / 平台設定	Coding、Agent、Knowledge Work
Claude Sonnet 5	1M	依 API / 平台設定	Coding、Agent、高頻任務
Gemini 3.1 Pro Preview	1,048,576	65,536	多模態、Reasoning
Gemini 3.1 Flash-Lite	1M	64K	高吞吐、成本效率
Llama 4 Maverick	1M	取決於部署設定	Open-Weight、MoE

OpenAI 目前 GPT-5.6 Sol、Terra 與 Luna 都提供 1,050,000 Token Context Window 以及 128,000 Max Output Tokens。

Google 的 Gemini 3 系列主力文字模型基本進入 1M Input / 64K Output 區間，其中 Gemini 3.1 Pro Preview 的官方限制為 1,048,576 Input Tokens 與 65,536 Output Tokens。

Anthropic 目前的 Claude Opus 5 與 Sonnet 5 在 Amazon Bedrock 等支援平台提供 1M Token Context Window。

如果只比較公開的理論 Context Length，Meta 的 Llama 4 Scout 以 10M Tokens 明顯領先；Llama 4 Maverick 則為 1M。

但這個排名並不能直接等同於 Long-Context Quality 的排名。

Llama 4 Scout 為什麼能提供 10M Token Context？

Llama 4 Scout 是目前這一組模型中最特殊的存在。

Meta 官方 Llama Models Repository 將 Llama 4 Scout 與 Maverick 的 Context Length 分別列為 10M 與 1M Tokens。相較於主流模型普遍採用的約 1M，Scout 的理論上下文規模擴大了一個數量級。

10M Context 對一些特殊任務非常有吸引力，例如超大型 Code Repository、大量文件集合、Research Corpus、長期 Agent Memory，以及需要一次輸入大量資料的分析系統。

例如：

Large Codebase → 10M Context → Cross-File Analysis → Code Generation

或是：

Document Corpus → Long Context → Cross-Document Reasoning → Report

Llama 4 Scout 仍是 Open-Weight Model，這意味著企業可以圍繞自身硬體、Inference Engine 與 Context Management Strategy 進行部署與最佳化。

但 10M Context 同時會帶來巨大的 Memory、Compute 與 Latency 壓力。能夠設定一個 10M Token 的請求，與在生產環境中頻繁使用完整 10M Context，是兩個完全不同的問題。

因此，Scout 的優勢更精準地說是提供了非常大的 Long-Context Capacity 上限，而不是代表所有任務都應該使用 10M Tokens。

GPT-5.6 的 1.05M Context Window 有什麼特點？

GPT-5.6 系列目前提供 1,050,000 Tokens Context Window。旗艦 GPT-5.6 Sol、平衡型 Terra 與成本優先的 Luna 都支援這個規模，同時提供最高 128K Output Tokens。

這意味著 Long Context 不再只屬於最昂貴的旗艦模型。例如，企業可以使用 Luna 處理大規模低複雜度的長文件任務，再把需要複雜 Reasoning 的請求導流到 Sol。

GPT-5.6 Sol 更適合複雜的 Long-Context Reasoning，例如大型程式碼庫分析、多文件 Research、複雜的 Financial Documents 或長週期的 Agent Workflow。

不過，GPT-5.6 有一個非常重要的成本界線。

當 Input 超過 272K Tokens 時，OpenAI 會對整個請求採用 Long-Context Pricing：Input Price 變成普通價格的 2 倍，Output Price 則為 1.5 倍。

因此：

Maximum Context ≠ Economically Optimal Context

即使模型允許一次輸入 1M Tokens，也不代表每個任務都應該使用完整上下文。

Claude 的 Context Window 有多大？

Claude 的 Long Context 能力同樣已進入百萬 Token 等級。

Anthropic 目前的文件顯示，Claude Opus 5、Claude Sonnet 5，以及部分前代模型在 Amazon Bedrock 上均提供 1M Token Context Window。相較於過去 Claude 常見的 200K Context，這讓 Claude 能夠直接處理更大的 Codebase、Research Corpus 與 Enterprise Documents。

這也與 Claude 目前的產品方向相當一致。Anthropic 將 Opus 5 定位於複雜 Coding、Knowledge Work 與 Long-Running Agents，並強調其在大型 Codebase 與多步驟任務中的持續作業能力。

例如，一個 Coding Agent 可以持續維護：

Repository Context → Requirements → Code Changes → Test Results → Tool Output → Agent Memory

對於 Legal、Finance、Research 與 Enterprise Knowledge Work，1M Context 也意味著模型可以一次存取更完整的材料，而不需要過早壓縮資訊。

不過，實際可用的 Context 仍可能受到具體 API、Cloud Provider、Request Payload 與部署環境的限制。例如 Amazon Bedrock 對請求的 Payload 也有獨立的大小限制，因此可能在達到 Token Limit 之前就先觸發文件大小約束。

Gemini 3.1 Pro 能處理多少 Tokens？

Gemini 3.1 Pro Preview 提供 1,048,576 Input Tokens 與 65,536 Output Tokens。Google 目前的 Gemini 3 Developer Guide 也明確說明，Gemini 3 系列主要模型支援約 1M Input Context，且最高支援 64K Output。

Gemini 的 Long Context 特別值得關注之處在於 Multimodal Input。

Gemini 3.1 Pro 不只支援 Text，還支援 Image、Video、Audio 與 PDF。這意味著 1M Context 不一定全都來自文字，也可能包含不同形式的資訊。

例如：

Video + Audio + PDF + Text Prompt → Gemini → Multimodal Reasoning

因此，對於 Video Analysis、Meeting Recording、Multimodal Research，以及包含大量 PDF 的 Knowledge Workflow，Gemini 的 Context Window 更應該結合 Multimodal Capability 一起評估。

Google 也支援 Context Caching，使需要重複使用大型 Context 的應用程式不需要每次都以相同方式重新處理全部資訊。這對於 Long-Context Agent 與大型知識庫情境特別重要。

Llama 4 Maverick 與 Scout 的 Context Window 為什麼差這麼多？

Llama 4 系列中的兩個主要開放權重模型採用了不同的設計重點。

Meta 官方資料顯示：

Llama 4 Scout → 10M Context

Llama 4 Maverick → 1M Context

Scout 更強調 Long Context 與部署效率，而 Maverick 採用更大的 MoE 架構，擁有 17B Active Parameters、400B Total Parameters 與 128 Routed Experts，更偏向整合型模型能力。

因此，選擇 Llama 4 不能簡單理解為「數字越大越好」。

如果任務是極端 Long-Context Processing，例如研究超大型 Repository 或大量文件，Scout 的 10M Capacity 更值得關注；如果目標是更強的整合模型能力、多模態理解與複雜任務，Maverick 則屬於不同的取捨。

這也說明 Context Window 本身只是模型規格中的一個面向。

1M Context Window 實際可以處理多少內容？

這是 Long Context 最常見的問題之一，但並不存在精確的「Token → 頁數」換算。

一個非常粗略的英文估算是：

1 Token ≈ 0.75 English Words

依照這個經驗值：

1M Tokens ≈ 750,000 English Words

而 10M Tokens 理論上可能對應到數百萬英文單字。

但實際數字會因語言與內容類型而出現明顯差異。中文、日文、Source Code、JSON、數學公式、Markdown 與一般英文文章的 Tokenization Efficiency 都不同。

因此，更合理的理解方式是看任務規模：

Context	典型應用規模
32K	長文章、報告、短程式碼專案
128K	書籍、較大文件、多輪對話
200K	大型研究資料、較長的程式碼上下文
1M	大型 Codebase、多本書、多文件 Research
10M	超大型 Repository、Document Corpus、長期 Memory

這些只是用來幫助理解數量級的示例，而不是保證模型能在對應規模下對所有資訊都保持同等的準確理解與推理。

Context Window 越大，模型效果一定越好嗎？

不一定。

Context Window 描述的是容量上限，而不是模型能有效使用全部資訊的保證。

假設一個模型能夠接收 1M Tokens，但關鍵答案位於第 600K Token 附近。如果模型無法穩定找到並利用這段資訊，那麼更大的 Context Window 對最終任務的幫助就會有限。

因此，Long-Context Model 更應該測試：

Needle Retrieval → Multi-Needle Retrieval → Cross-Document Reasoning → Context Utilization → Task Completion

其中 Needle-in-a-Haystack Test 是一種常見方法：把關鍵事實放在很長的 Context 的不同位置，然後測試模型是否能夠準確檢索。

更複雜且貼近真實業務的任務，還需要模型把多個位置的資訊連結起來。例如：

Document A Fact + Document B Constraint + Document C Data → Final Reasoning

這比單純「找到一句話」更接近企業的 Long-Context Workload。

所以：

Large Context Window ≠ Perfect Long-Context Reasoning

兩者必須分開評估。

Long Context 能取代 RAG 嗎？

通常不能。

當模型的 Context Window 從 128K 增加到 1M，甚至 10M 時，一個很自然的問題是：企業是否還需要 Retrieval-Augmented Generation？

答案通常仍然是需要。

Long Context 的方法是：

Large Dataset → Put Everything Into Context → LLM

RAG 的方法則是：

Large Dataset → Retrieval → Relevant Information → LLM

Long Context 的優勢是模型能夠看見更完整的資訊，降低漏掉關鍵文件的 Retrieval 風險；但缺點是 Token 成本、Latency 與 Context Noise 會增加。

RAG 可以顯著減少每次請求需要處理的資訊量，但 Retrieval Accuracy 會成為新的系統瓶頸。

因此，在生產環境中更常見的做法其實是兩者結合：

Knowledge Base → Retrieval → Larger Relevant Context → Long-Context LLM

例如企業擁有 100M Tokens 的知識庫，並沒有必要每次都把全部資料輸入到 1M Context 的模型。先檢索出最相關的 100K–300K Tokens，再交給 Long-Context Model，通常更有效率。

Long Context 對 Coding Agent 有什麼價值？

Coding 是 Long Context 最有價值的應用之一。

傳統 Coding Assistant 經常只能看到目前檔案或少量相關程式碼，因此很難理解大型 Repository 中不同 Module、Dependency 與 API 之間的關係。

百萬級 Context 可以讓模型一次存取更多：

Source Files + Documentation + Tests + Config + Dependencies + Git History

因此，Coding Workflow 可以從：

Current File → Code Completion

逐漸變成：

Repository → Architecture Understanding → Planning → Multi-File Changes → Testing → Debugging

GPT-5.6、Claude 和 Gemini 都已把 Long Context 與 Agentic Coding 結合，而 Llama 4 Scout 的 10M Context 則為自托管超大型 Repository Analysis 提供了另一條路線。

不過，大型 Codebase 也非常適合搭配 Retrieval。因此，真正成熟的 Coding Agent 往往不會只是把整個 Repository 永久塞進 Context，而是結合 Code Search、Embedding、File Retrieval 與 Long Context。

Long Context 會帶來哪些成本與效能問題？

Context 越大，系統需要處理的 Tokens 越多，因此通常會增加計算量、Latency 與成本。

例如，GPT-5.6 Sol 在超過 272K Input Tokens 之後會觸發更高的 Long-Context Pricing；Gemini 3.1 Pro 在超過 200K Tokens 之後也採用更高的 API 價格區間。

對於 Self-Hosted Llama，成本不會表現為 API Token Price，但會轉化為 GPU Memory、Inference Compute、KV Cache 與 Serving Capacity。

因此，一個 Long-Context 系統需要同時考量：

Context Size → Memory / Compute → Latency → Cost → Accuracy

如果把大量與任務無關的資訊加入 Context，不僅會增加成本，還可能帶來 Context Noise，降低模型注意關鍵事實的能力。

最優 Context 通常不是「模型允許的最大 Context」，而是能夠支援當前任務的最小有效 Context。

2026 年哪個 LLM 的 Context Window 最長？

如果只比較公開的 Context Window 上限，Llama 4 Scout 的 10M Tokens 明顯高於其他幾款模型。Meta 的 Llama 4 Maverick 為 1M，而 GPT-5.6、Claude Opus 5 / Sonnet 5 與 Gemini 3 系列主要模型則多落在約 1M Token 等級。

但在不同情境下，更值得優先測試的模型並不相同：

使用情境	優先測試
最大 Context Window	Llama 4 Scout
Self-Hosted Long Context	Llama 4 Scout
複雜的 Long-Context Reasoning	GPT-5.6 Sol / Claude Opus 5
長期運行的 Coding Agent	Claude / GPT
多模態 Long Context	Gemini
Video / Audio + Long Context	Gemini
大型 Repository	GPT / Claude / Llama Scout
高流量 Long Context	GPT-5.6 Luna / Gemini Flash 系列
開放權重部署	Llama
企業知識庫	Long Context + RAG

因此，「最長 Context Window 的 LLM」與「最好的 Long-Context LLM」並不是同一個問題。

前者主要是比較規格；後者則必須在真實業務資料中測試 Retrieval、Reasoning、Latency 與 Cost。

如何透過 Gate.AI 比較不同模型的 Long-Context 能力？

對於實際 AI 應用，開發者可以透過 Gate.AI 這類統一多模型存取的平台，將相同的 Long-Context Dataset 送給不同模型，並比較實際任務表現。

例如，可以建構包含 Long Documents、Code Repository 與 Multi-Document Research 的 Evaluation Set，接著量測：

Retrieval Accuracy → Context Utilization → Reasoning Accuracy → Task Completion → Latency → Token Cost

對於不同任務，也可以進一步採用 Model Routing：

Request → Context Size → Task Complexity → Model Selection → Execution → Evaluation

一般的短 Context 請求可以使用更便宜的模型；大型 Repository 或複雜 Research 請求則導流到 Long-Context Capability 較強的模型。

這種方式比單純依照「1M、1.05M 或 10M」選模型更接近生產環境，因為最終目標不是使用最多 Tokens，而是用合理的 Context 完成任務。

總結

2026 年的主流 LLM 已進入百萬 Token Context 時代。Llama 4 Scout 以 10M Tokens 提供這組模型中最大的公開 Context Window；GPT-5.6 為約 1.05M，Claude Opus 5 / Sonnet 5 與 Gemini 3 系列則多落在 1M 等級。

但 Context Window 只是容量上限。真正決定 Long-Context 應用成效的是模型能否正確利用這些資訊，以及對應的 Latency、Cost 與 Retrieval Architecture。對於多數生產系統，Long Context + RAG 往往比單純追求最大 Token 數更實用。

FAQ

2026 年哪個 LLM 的 Context Window 最長？

在 GPT、Claude、Gemini 與 Llama 的這組比較中，Llama 4 Scout 的 10M Token Context Window 最大。相較之下，GPT-5.6 約為 1.05M，Claude 目前的高能力模型與 Gemini 3 系列主要落在 1M Token 等級。

GPT-5.6 的 Context Window 有多大？

GPT-5.6 Sol、Terra 與 Luna 均提供 1,050,000 Token Context Window，最大輸出為 128,000 Tokens。

Gemini 3.1 Pro 可以處理多少 Tokens？

Gemini 3.1 Pro Preview 支援 1,048,576 Input Tokens 與最高 65,536 Output Tokens，同時支援 Text、Image、Video、Audio 與 PDF 輸入。

1M Context Window 可以放多少本書？

沒有固定換算關係，因為 Token 數量受到語言、文字結構與 Tokenizer 影響。依照英文約 1 Token ≈ 0.75 Words 的粗略經驗，1M Tokens 大約相當於 75 萬英文單字，但不代表模型能夠對所有內容保持同等的準確理解與推理。

有了 1M 或 10M Context Window，還需要 RAG 嗎？

通常仍然需要。RAG 可以先從大型知識庫中篩選相關資訊，再交給 Long-Context Model 處理，從而降低 Token 成本、Latency 與 Context Noise。對於大型企業知識庫，Retrieval + Long Context 通常比每次輸入全部資料更有效率。