コンテキストウィンドウ計算機
10 万トークンのテキストは、100 万トークンのコンテキストウィンドウの 10% を使い、900,000 トークンが残ります。
使い方
- テキストを貼り付けるか、テキストファイルを読み込みます。空欄のままトークン数を直接入力してもかまいません。
- 回答用に取っておくトークンがあれば、予約欄に入力します。
- 表でモデルごとの使用率、残りトークン、おおよその残り単語数・ページ数を確認します。収まらないモデルの行は赤くなります。
計算方法
使用率 = トークン ÷ コンテキストウィンドウ × 100。残りトークン = コンテキストウィンドウ − 予約トークン − 使用トークン。残りが 0 以上なら収まります。
トークンは入力したテキストから数えます。GPT-4o と GPT-4.1 は o200k_base で正確に数えます（js-tiktoken）。GPT-6 系は OpenAI のドキュメントにトークナイザー名がないため o200k_base を参考値として使い、† を付けます。Claude と Gemini は Anthropic と Google のドキュメントの比率による推定で、‡ を付けます。Claude は 1 トークン 2.5 文字または 0.555 語、Gemini は 1 トークン 4 文字または 100 トークン 60〜80 語で、大きいほうを使います。トークン数を直接入力した場合は、すべてのモデルに同じ数を使います。
残り単語数 = 残りトークン × 1 トークンあたりの単語数。テキストを貼った場合はモデルごとにそのテキストで測った比率、トークン数を入力した場合はドキュメントの比率（Claude 0.555、Gemini は 100 トークン 60〜80 の中間の 0.7）を使い、OpenAI は一般的な目安の 0.75 です。残りページ数 = 残り単語数 ÷ 1 ページの単語数で、既定は 500、変更できます。
モデル・上限・出典
コンテキストウィンドウと最大出力は各社のドキュメントのページに書かれている数値で、2026-10-15 に確認しました。
ウィンドウは変わったり、プランやプラットフォームで異なったりします。使う前に出典のページを確認してください。
| モデル | コンテキストウィンドウ（トークン） | 最大出力（トークン） | 出典（確認日） |
|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 (claude-fable-5-1) | 1,000,000 | 128,000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Opus 5.5 (claude-opus-5-5) | 1,000,000 | 128,000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Sonnet 5.5 (claude-sonnet-5-5) | 1,000,000 | 128,000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| Claude Haiku 5.5 (claude-haiku-5-5) | 1,000,000 | 128,000 | https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview (2026-10-15) |
| GPT-6 Astra (gpt-6-astra) | 1,050,000 | 128,000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra (2026-10-15) |
| GPT-6.1 Sol (gpt-6.1-sol) | 1,050,000 | 128,000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol (2026-10-15) |
| GPT-6 Luna (gpt-6-luna) | 1,050,000 | 128,000 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-luna (2026-10-15) |
| GPT-4.1 (gpt-4.1) | 1,047,576 | 32,768 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4.1 (2026-10-15) |
| GPT-4o (gpt-4o) | 128,000 | 16,384 | https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-4o (2026-10-15) |
| Gemini 3.8 Flash (gemini-3.8-flash) | 1,048,576 | 65,536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash (2026-10-15) |
| Gemini 3.1 Pro (preview) (gemini-3.1-pro-preview) | 1,048,576 | 65,536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview (2026-10-15) |
| Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro) | 1,048,576 | 65,536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-pro (2026-10-15) |
| Gemini 2.5 Flash (gemini-2.5-flash) | 1,048,576 | 65,536 | https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-2.5-flash (2026-10-15) |
よくある質問
100 万トークンのウィンドウには何語入りますか？
Anthropic は現行のトークナイザーで 1M トークンが約 55.5 万語としています。Google は 100 トークンが英単語 60〜80 語としているので、1M トークンは約 60 万〜80 万語です。言語や内容によって変わります。
コンテキストウィンドウには回答も含まれますか？
入力・出力・推論のトークンがウィンドウをどう分け合うかは、各社のドキュメントが定めています。見込む回答の分量は予約欄で取り分けてください。モデルごとの最大出力はガイドの表にあります。
パーセントはどのくらい正確ですか？
OpenAI の GPT-4o と GPT-4.1 はテキストだけなら正確です。GPT-6 は参考値、Claude と Gemini は推定なので、上限に近いときは余裕を見て、各社のトークン計測 API で確認してください。
使っているモデルが載っていません。
公式ドキュメントのページでコンテキストウィンドウを確認できたモデルだけを載せ、出典と確認日をガイドの表に記しています。上限は変わることがあり、プランやプラットフォームによって小さい場合もあるので、数字を使う前にリンク先で確認してください。
入力したテキストは送信されますか？
いいえ。すべてブラウザ内で処理します。読み込んだファイルもこの端末の中で読むだけで、アップロードしません。