訂閱層級的選擇直接決定了 GPT-5 可用的上下文窗口。這個上下文窗口以標記（tokens）為單位進行測量，設置了模型在單次請求或對話中可以處理的文本或數據的上限。這個上限會影響到處理大型文件的能力、保持對話記憶的能力，以及處理複雜的多步任務的能力。
根據訂閱層級檢查您的 GPT-5 上下文窗口
OpenAI 將 ChatGPT 中的最大上下文窗口與您的訂閱計劃綁定。上下文窗口代表可以同時處理的輸入和輸出標記的總和。以下是各層級的限制詳情：
- 免費層級：每次對話8,000 標記。
- Plus 層級：每次對話32,000 標記。
- 專業和企業層級：每次對話128,000 標記。
對於 API 用戶，GPT-5 每次請求支持最多400,000 標記（272,000 輸入 + 128,000 輸出），但這在標準的 ChatGPT 界面中不可用。該 API 旨在為需要處理大規模或高容量數據的開發者和組織提供服務。
步驟 1：通過訪問您的 ChatGPT 帳戶設置來驗證當前的訂閱層級。這將決定您的可用上下文窗口和使用配額。
步驟 2：對於 API 使用，請查看官方的 OpenAI 文檔，以獲取最新的上下文窗口詳情，因為這些可能會隨著新版本或價格更新而變化。
在上下文限制內優化大型文件處理
當上傳大型文件或進行擴展對話時，超過上下文窗口會導致 GPT-5 遺失早期內容，從而導致回答不完整或缺少細節。為了優化長上下文任務：
- 在上傳之前，將非常大的文件拆分成更小、邏輯上獨立的部分。
- 總結以前的內容，並在每個新提示中提供簡明的上下文，以幫助模型保留相關信息。
- 對於編碼或技術工作流，使用基於會話的工具（如 Codex CLI 或 Cursor）來管理任務之間的狀態和上下文。
- 如果使用 API，請將請求結構化以符合 400K 標記的限制，並對於更大的數據集使用檢索增強生成（RAG）方法。
步驟 1：預處理文件以符合您層級的標記限制。例如，對於 Plus 用戶，100 頁的 PDF 可能需要分成幾個 25 頁的部分。
步驟 2：在每個部分結尾使用總結提示來創建一個精簡版本，以便可以傳入下一個提示中，鏈接總結以保持連貫性。
步驟 3：對於持續進行的項目，將重要上下文保存在外部（如文件或筆記中），並在每個新會話或對話中僅重新引入最相關的部分。
使用 GPT-5 API 獲取最大上下文窗口
GPT-5 API 提供了最大的可用上下文窗口，適用於代碼庫分析、研究或法律審查等高級用例。然而，它需要技術設置，並且可能根據標記使用情況產生額外費用。
為了利用完整的 400,000 標記上下文窗口：
- 註冊 API 訪問並從 OpenAI 獲取 API 密鑰。
- 使用官方 SDK 或工具，如 Codex CLI、Cursor 或自定義腳本來與 API 互動。
- 配置請求以指定輸入和輸出標記限制，確保您的數據符合總窗口。
- 監控您的使用情況以避免意外收費，因為 API 價格是基於處理的標記數量。
步驟 1：註冊 API 訪問並查看輸入和輸出標記的定價結構。
步驟 2：準備您的數據，確保總標記數（輸入加上預期輸出）不超過 400,000。
步驟 3：使用 API 提交您的提示，指定參數，如 max_tokens 用於輸出，reasoning_effort 若希望獲得更詳細的逐步回答。
步驟 4：對於非常大型或多步任務，實施分塊和總結策略，或使用檢索增強生成管道，根據需要動態獲取相關上下文。
在現實場景中處理上下文窗口限制
當上下文窗口不足以支持您的工作流程時，可能會遇到問題，比如回答被截斷、模型“忘記”早期指令或回答質量下降。
- 對於技術和編碼項目，定期總結並重置上下文以保持模型性能。
- 在研究或法律工作中，保持結構化筆記並引用摘要，而不是重複粘貼整個文件。
- 如果需求迫切，考慮轉換到具有更大上下文窗口的模型或平台（如 Gemini Pro 2.5 或 Claude Opus），但要注意更高的標記數可能會影響模型的質量和可靠性。
步驟 1：監控 GPT-5 的性能何時開始下降——通常是在達到硬標記限制之前就會出現，通過觀察較短、相關性較低或重複的回答來判斷。
步驟 2：在接近上下文窗口邊界時，主動拆分對話並開始新線程，僅攜帶最基本的信息。
步驟 3：使用內置功能，如“記憶”或外部工具，在會話之間持久保持重要上下文，而不會因重複數據而使模型過載。
最大化 GPT-5 上下文窗口使用的其他提示
- 根據對速度、推理深度或任務複雜度的需求，選擇合適的模型變體（GPT-5、GPT-5 Thinking 或 GPT-5 Pro）。
- 利用新功能，如個性和 Google Workspace 整合來自動化工作流程，但需注意這些並不會實際增加上下文窗口的大小。
- 對於 API 用戶，根據需要調整 reasoning_effort 和 verbosity 參數，以平衡回答質量和速度。
- 隨時關注 OpenAI 的公告，因為上下文窗口大小和層級功能可能會隨著未來的版本變更。
有效管理 GPT-5 上下文窗口——通過選擇合適的訂閱層級、組織數據及使用 API 以滿足大規模需求——確保可以為日常和高級任務獲得可靠、高質量的結果。
選擇合適的層級並圍繞 GPT-5 的上下文窗口限制來構建工作流程，有助於避免記憶問題，並保持項目進展順利，無論是聊天、編碼還是分析大型文件。
