然而，当用户真正开始使用它进行复杂任务时，比如多轮对话、代码开发或其他需要深度上下文的工作，这个看似宽裕的窗口很快就会暴露出局限性。
32K token的容量在实际应用中迅速被消耗殆尽，而用户会发现，模型在处理复杂任务时常常因为上下文不足而导致表现不佳，甚至出现错误。
这篇文章将深入探讨为何32K token的上下文窗口会对OpenAI用户造成问题，特别是在多轮对话、编程任务、工具调用以及信息检索和总结等方面。
上下文窗口的快速消耗
首先，我们需要了解32K token上下文窗口的实际意义。Token是语言模型处理文本的基本单位，每个单词、标点符号甚至空格都可能被算作一个或多个token。32K token大约相当于2.5万到3万字的文本（具体取决于语言和分词方式）。虽然这个数字听起来很大，但在实际使用中，上下文窗口的容量会被多种因素迅速消耗。
在多轮对话中，每次用户输入和模型输出都会占用token。此外，系统指令（system prompt）、工具调用（tool calls）、格式化文本以及对话历史（backscroll）都会占用宝贵的上下文空间。例如，一个简单的系统指令可能包含数百个token，用于定义模型的行为、语气或任务要求。而随着对话的进行，历史记录会不断累积，占据越来越多的上下文窗口。如果用户在对话中粘贴了几个文件、一个错误日志或一个堆栈跟踪（stack trace），这些内容的token数可能会轻易达到数千甚至上万。结果是，留给模型用于推理和生成内容的token数量大幅减少。
这种快速消耗的后果是显而易见的：模型可能会“忘记”用户在早期对话中设定的规则或约束条件。例如，用户可能在一开始指定了某种特定的代码风格或架构要求，但当上下文窗口被后续输入填满后，这些早期信息可能会被截断，导致模型无法参考它们。这会导致模型重复已经解决的问题，或者生成与用户初始意图不一致的输出。这种现象在多轮对话中尤为明显，用户会感觉模型像是一个“记性不好”的助手，总是需要不断提醒才能保持一致性。
编程任务中的上下文瓶颈
在编程场景中，32K token的上下文窗口的局限性表现得尤为突出。现代软件开发通常涉及多个文件，包括入口文件（entry points）、辅助函数（helpers）、配置文件（configs）、测试用例（tests）以及构建脚本（build scripts）。这些文件之间存在复杂的依赖关系，模型需要同时理解它们才能进行准确的推理。然而，32K token的容量往往不足以容纳所有相关文件的内容。
以一个中型项目为例，假设一个项目包含10个文件，每个文件平均有500行代码，每行代码大约消耗10-15个token，那么整个项目的代码量可能达到数万token。即使只加载部分文件，上下文窗口也很容易被填满。模型在处理跨文件推理时会遇到困难，因为它可能无法同时看到函数的定义和调用，或者无法访问配置文件中的关键参数。这会导致模型在生成代码时做出错误的假设，比如猜测函数签名、错误引用库文件或忽略某些约束条件。
在进行大型代码重构时，上下文窗口的限制尤为致命。安全地进行重构（例如变量重命名或函数迁移）需要模型能够同时看到所有相关调用点和约束条件。然而，32K token的容量往往不足以包含所有这些信息，导致模型可能遗漏某些调用点，进而生成不安全的代码修改。这种问题在处理大型代码库或复杂系统时尤为明显，因为这些任务需要模型对全局上下文有深入的理解，而32K token的窗口远远无法满足需求。
多轮对话中的信息丢失
在多轮对话场景中，上下文窗口的限制会导致信息的逐渐丢失。随着对话的深入，早期对话内容可能会被挤出上下文窗口，模型无法再参考这些内容。虽然用户可以通过总结（summarization）来减少token的使用，但总结不可避免地会丢失细节和细微的上下文信息。例如，架构设计的意图、特定的约束条件或用户偏好可能在总结过程中被简化和忽略。
这种信息丢失会导致模型在后续对话中的表现不一致。例如，用户可能在第一天定义了一个特定的代码风格指南（style guide），但到了第二天，由于上下文窗口的限制，模型可能无法回忆这些规则，导致生成的代码不符合预期。变量命名风格可能会发生变化，边缘情况（edge cases）可能会被忽略，甚至整个项目的架构意图可能会逐渐偏离。这种现象让用户感觉模型像是一个“只读了摘要”的合作伙伴，而不是一个能够完整记住项目背景的助手。
工具调用对上下文的额外压力
现代AI模型通常支持工具调用（tool calls），例如调用外部API、执行代码或处理复杂的数据结构。然而，这些功能的使用会进一步挤占上下文窗口的容量。工具调用的输入和输出通常以JSON格式表示，包括函数名称、参数、返回值以及相关的元数据。这些内容可能会占用数百甚至数千个token。例如，一个简单的API调用可能需要包含详细的JSON模式（schema）和响应的解析逻辑，而这些内容都会直接占用上下文窗口的空间。
在编程任务中，工具调用的影响尤为显著。例如，用户可能希望模型生成代码并通过工具验证其正确性，但工具的输入和输出会迅速填满上下文窗口，导致模型无法同时保留代码本身和相关的上下文信息。为了缓解这一问题，用户可能需要将任务拆分成更小的块（chunking），但这种拆分往往会破坏代码或任务的逻辑完整性。例如，一个函数可能被拆分到不同的上下文窗口中，导致模型无法理解其完整的逻辑结构。
检索与总结的权衡
为了应对上下文窗口的限制，OpenAI可能会引入检索（retrieval）和总结（summarization）机制。检索允许模型从外部数据库或文档中提取相关信息，而总结则通过压缩对话历史来节省token。然而，这两种方法都存在显著的局限性。
检索机制虽然可以扩展模型的“记忆”范围，但它依赖于检索算法的准确性。如果检索到的信息不完整或不相关，模型的输出质量会受到影响。此外，检索过程本身也可能引入额外的token开销，用于描述查询或处理检索结果。
总结机制则通过将长对话压缩为更短的摘要来节省空间。然而，这种压缩不可避免地会丢失细节。例如，复杂的业务逻辑、特定的用户偏好或关键的边缘情况可能在总结过程中被忽略。这会导致模型在后续对话中失去对任务的完整理解，生成不符合用户预期的输出。
32K token的根本问题：选择性遗忘
归根结底，32K token上下文窗口的根本问题在于，它迫使模型在空间不足时选择性地“遗忘”某些信息。无论是早期对话内容、代码文件的关键部分还是工具调用的细节，模型都需要决定哪些内容可以被丢弃。然而，这种选择往往与用户的需求不一致。用户希望模型能够记住所有关键信息，但32K token的限制使得这种期望难以实现。
对于OpenAI的用户来说，这种限制不仅影响了工作效率，还可能导致错误和不一致的输出。在编程任务中，上下文不足可能导致代码错误或不安全的重构；在多轮对话中，信息丢失可能导致模型偏离用户的意图；在工具调用中，上下文窗口的压力会限制模型的功能性。这些问题共同表明，32K token的上下文窗口虽然在理论上听起来很大，但在实际复杂任务中远远不够。
结论
总的来说，GPT-5的32K token上下文窗口虽然为用户提供了更大的处理空间，但它在面对复杂任务时仍然显得捉襟见肘。无论是多轮对话、编程任务还是工具调用，上下文窗口的快速消耗都会导致模型遗忘关键信息，进而影响输出质量。
检索和总结机制虽然可以在一定程度上缓解问题，但它们本身也带来了新的挑战和权衡。对于需要处理大规模上下文或复杂任务的用户来说，32K token的限制仍然是一个显著的瓶颈。OpenAI需要在未来的模型中进一步扩展上下文窗口，或开发更智能的上下文管理机制，以满足用户日益增长的需求。
我真的希望gpt5能解决上下文窗口的问题。事实上，它还没有令人担忧，因为这是实现AGI的一个真实的障碍。