Миллион токенов — это примерно 700 тысяч слов: несколько книг или годовой архив переписки. Модель с таким контекстом видит документ целиком и не теряет начало, дойдя до конца.
| Модель | Контекст | Вход за 1М | Выход за 1М |
|---|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 1 050 000 | 14 нейронов | 87 нейронов |
| Llama 4 Scout | 1 048 576 | 20 нейронов | 60 нейронов |
| Gemini 3.1 Flash Lite | 1 048 576 | 38 нейронов | 225 нейронов |
| Llama 4 Maverick | 1 048 576 | 40 нейронов | 139 нейронов |
| Gemini 3.7 Flash | 1 048 576 | 56 нейронов | 281 нейрон |
| GPT-5.6 Terra | 1 050 000 | 150 нейронов | 900 нейронов |
| Gemini 3.6 Flash | 1 048 576 | 225 нейронов | 1 125 нейронов |
Зачем такой контекст нужен
- Комплект документов целиком — тендерная документация, договоры с приложениями.
- Длинная переписка — найти, что обещали клиенту три месяца назад.
- Кодовая база или большая выгрузка — модель видит связи, а не отдельные куски.
- Долгий диалог — история не подрезается, а значит работает дешёвое чтение из кэша.
Что выбрать под большие документы
Если на входе только текст — дешевле всего Luna и Scout. Если среди документов есть сканы, фотографии или записи — берите Gemini 3.7 Flash: она читает их напрямую. Практика работы с большими объёмами — работа с большими документами, а по тендерной документации есть отдельный разбор: нейросеть для тендеров.
👉 Загрузить свой документ — 100 нейронов при регистрации.
