컨텍스트 윈도우 계산기
10만 토큰짜리 글은 100만 토큰 컨텍스트 윈도우의 10%를 채우고 900,000토큰이 남습니다.
사용 방법
- 글을 붙여 넣거나 텍스트 파일을 불러옵니다. 비워 두고 토큰 수를 직접 입력해도 됩니다.
- 답변용으로 따로 남길 토큰이 있으면 예약 칸에 적습니다.
- 표에서 모델별 사용률, 남는 토큰, 대략의 남는 단어·페이지 수를 봅니다. 글이 들어가지 않는 모델은 붉게 표시됩니다.
계산 방법
사용률 = 토큰 ÷ 컨텍스트 윈도우 × 100. 남는 토큰 = 컨텍스트 윈도우 − 예약 토큰 − 사용 토큰. 남는 토큰이 0 이상이면 들어갑니다.
토큰은 입력한 글에서 셉니다. GPT-4o와 GPT-4.1은 o200k_base로 정확하게 셉니다(js-tiktoken). GPT-6 계열은 OpenAI 문서에 토크나이저 이름이 없어 o200k_base를 참고값으로 쓰고 †로 표시합니다. Claude와 Gemini는 Anthropic·Google 문서의 비율로 추정하며 ‡로 표시합니다. Claude는 토큰당 2.5자 또는 0.555단어, Gemini는 토큰당 4자 또는 100토큰당 60~80단어이고 더 큰 값을 씁니다. 토큰 수를 직접 입력하면 모든 모델에 같은 수를 적용합니다.
남는 단어 = 남는 토큰 × 토큰당 단어 수. 글을 붙여 넣으면 모델마다 내 글에서 잰 비율을 쓰고, 토큰 수를 직접 입력하면 문서 비율(Claude 0.555, Gemini는 100토큰당 60~80의 가운데인 0.7)을 씁니다. OpenAI는 통용되는 어림값 0.75입니다. 남는 페이지 = 남는 단어 ÷ 페이지당 단어 수이며 기본 500이고 바꿀 수 있습니다.
모델, 한도, 출처
컨텍스트 윈도우와 최대 출력은 각 회사 문서 페이지에 적힌 수치이며 2026-10-15에 확인했습니다.
윈도우는 바뀌거나 요금제·플랫폼마다 다를 수 있습니다. 숫자를 쓰기 전에 출처 페이지를 확인하십시오.
| 모델 | 컨텍스트 윈도우 (토큰) | 최대 출력 (토큰) | 출처 (확인일) |
|---|---|---|---|
| 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) |
자주 묻는 질문
100만 토큰 윈도우에는 단어가 몇 개 들어가나요?
Anthropic은 현재 토크나이저에서 1M 토큰이 약 55만 5천 단어라고 설명합니다. Google은 100토큰이 영어 단어 60~80개라고 하므로 1M 토큰은 약 60만~80만 단어입니다. 언어와 내용에 따라 달라집니다.
컨텍스트 윈도우에 답변도 포함되나요?
입력·출력·추론 토큰이 윈도우를 어떻게 나눠 쓰는지는 각 회사 문서가 정합니다. 예상하는 답변 분량은 예약 칸으로 따로 빼 두십시오. 모델별 최대 출력은 가이드 표에 있습니다.
백분율은 얼마나 정확한가요?
OpenAI의 GPT-4o와 GPT-4.1은 글만 놓고 보면 정확합니다. GPT-6은 참고값, Claude와 Gemini는 추정치이므로 한도에 가까우면 여유를 두고 각 회사의 토큰 계산 API로 확인하십시오.
쓰는 모델이 없는데요.
공식 문서 페이지에서 컨텍스트 윈도우를 확인한 모델만 넣었고, 출처와 확인일은 가이드 표에 있습니다. 한도는 바뀔 수 있고 요금제나 플랫폼에 따라 더 작은 경우도 있으니 숫자를 믿기 전에 링크된 페이지에서 확인하십시오.
입력한 글이 서버로 전송되나요?
아니요. 모두 브라우저 안에서 처리합니다. 불러온 파일도 이 기기에서만 읽으며 올라가지 않습니다.