Миллион токенов и «Мастер и Маргарита»: о чём на самом деле говорят большие контексты в ИИ
Ещё пару лет назад идея, что языковая модель сможет «удержать в голове» целую книгу, казалась чем-то из области фантастики. Сегодня это уже рабочая реальность: GPT-5 и Gemini 2.5 Pro позволяют загружать в контекст сотни тысяч и даже миллионы токенов текста.
В сухих цифрах всё выглядит так: по текущим данным, GPT-5 способен обрабатывать около 256 000 токенов за один запрос, а Gemini 2.5 Pro — примерно 1 000 000 токенов. Чтобы не утонуть в абстрактных единицах, давайте переведём это в понятные образы.
Как измерить «контекст» в книгах
Возьмём «Мастера и Маргариту» Михаила Булгакова — роман, знакомый большинству читателей. В зависимости от издания, он содержит от 150 000 до 200 000 слов. Если использовать упрощённую пропорцию OpenAI (100 токенов ≈ 75 слов), то получается, что:
GPT-5 способен «удержать» в памяти весь роман целиком, от первой до последней страницы.
Gemini 2.5 Pro — три-четыре таких романа сразу, причём без необходимости «дочитывать» один, чтобы перейти к другому.
Это уже не просто обработка пары документов или длинного чата — это возможность работать с целыми корпусами текста, юридическими делами, научными отчётами или крупными кодовыми базами в одном сеансе.
Миф о безупречном длинном контексте
На первый взгляд, кажется, что чем больше контекст, тем лучше. Но реальность чуть сложнее. Исследование Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts, проведённое исследователями из Стэнфорда и Anthropic, показало интересный эффект: модели неравномерно используют доступный контекст.
Если расположить релевантную информацию в начале или в конце, модель почти всегда находит её и учитывает при ответе. Но если нужный фрагмент оказывается где-то в середине огромного текста, вероятность, что он повлияет на вывод, заметно падает. График из исследования имеет характерную U-образную форму: высокий результат на краях, провал в середине.
Именно поэтому «просто залить в модель всё» — не всегда эффективная стратегия.
Как правильно готовить данные для длинного контекста
В работе с большими окнами контекста важна не только ёмкость, но и структура информации. Вот несколько приёмов, которые позволяют использовать миллионы токенов с максимальной отдачей:
Избавляйтесь от лишнего «шума». Если исходный документ в формате PDF или DOCX, перед загрузкой лучше конвертировать его в Markdown или чистый текст. Так вы уберёте служебные теги, стили, бинарные данные и другие невидимые элементы, которые могут занимать сотни или тысячи токенов без пользы.
Структурируйте материал. Делите текст на смысловые блоки, добавляйте краткие аннотации и оглавления. Это помогает модели «ориентироваться» в больших массивах информации.
Дублируйте критическое. Ключевые данные лучше разместить ближе к началу и к концу, чтобы минимизировать риск потерять их в «серединной яме» long-context.
Подумайте о приоритетах. Даже миллион токенов — это не бесконечность. Иногда полезнее загрузить не весь архив, а его тщательно отобранную выжимку.
Нужно ли обычному пользователю миллион токенов?
Для специализированных сценариев вроде юридического анализа, научных обзоров или комплексного аудита больших кодовых баз — да, длинный контекст может стать решающим преимуществом.
Но для подавляющего большинства задач, будь то маркетинговые тексты, сценарии, разбор небольших документов или анализ переписки, контекста размером в одну «Мастер и Маргариту» уже более чем достаточно. Главное — не просто иметь большое окно, а грамотно его заполнять.
Рост объёмов контекста — это важный этап в развитии ИИ, но не панацея. Настоящая эффективность приходит, когда длинный контекст сочетается с умной организацией данных и пониманием, как модель на самом деле «читает» ваш текст.