컨텍스트 창 용량 계산기 (문서 쪽수 → 토큰 vs 모델 한도)

계산 방법

문서 토큰 = 쪽수 × 쪽당 단어 수 × 단어당 토큰입니다. 총토큰 = 문서 + 시스템 프롬프트 + 답변 공간이며, 모델의 컨텍스트 창이 요청 한 번에 이 모두를 담아야 해요. 들어가는 쪽수 = (창 − 프롬프트 − 답변 공간) ÷ 쪽당 토큰입니다. 들어가지 않으면 문서를 그만큼의 요청으로 나누거나 RAG로 조각만 불러와요. 모델이 창 전체를 받을 수는 있어도 아주 긴 입력 속 세부 사항은 놓칠 수 있어서, 짧고 집중된 컨텍스트가 더 잘 될 때가 많아요.

⚠ 참고용 추정치이며 투자·재무 조언이 아닙니다.

자주 묻는 질문

왜 답변용 공간을 남겨 두나요?

컨텍스트 창은 입력과 출력을 함께 담아요. 입력이 창을 채우면 모델이 답할 자리가 없거나 답하다 멈춰요.

창이 클수록 항상 좋은가요?

편리하긴 하지만 입력 토큰마다 비용이 들고, 아주 긴 입력에서는 품질이 떨어질 수 있어요. 필요한 쪽만 찾아 넣는 방식(RAG)이 보통 더 싸요.

2026년 11월 10일 확인. OpenAI Help Center의 토큰 어림값(“What are tokens and how to count them?”: 1토큰 ≈ 영어 ¾단어)과 제공사가 안내한 컨텍스트 창 크기(예: Claude 4.6 이후와 grok-4.3은 100만 토큰, grok-4.7은 50만 토큰)를 썼습니다.