Claude 上下文長度多少？和 Gemini、GPT 對照（2026 年 10 月）
Claude 上下文長度是多少？2026/10 官方資料：Claude 全系列 1M、Gemini 1M、GPT-6 1.05M，差在輸出上限與長上下文加價。附對照表。
先講一個大家都碰過的畫面：
你打開 Claude、Gemini、GPT 三家的官方文件，把「上下文長度」抄下來準備比較——Claude 現在每個主力型號都寫 1M，Gemini 寫 1,048,576，GPT-6 寫 1.05M。看起來追平了、你選誰都一樣。但實際跑起來差別很明顯，差別不在那個 1M，在旁邊那一欄「一次能回你多長」，還有「超過某個長度之後會不會加價」，以及 Anthropic 藏在文件裡的「批次通道」——白話說，就是讓你把長任務丟給模型排隊處理的一個介面（API），稍後解釋。
這篇不是選誰比較強，是把三家官方原文抓下來對照，告訴你你的任務應該挑哪一家。 資料查證日期是 2026 年 10 月 13 日，每一格數字都有出處連結。
提醒：AI 模型的規格跟價格變很快。我 7 月底寫的第一版，Claude 還是 Fable 5 / Opus 5 / Sonnet 5 / Haiku 4.5，GPT 還是 5.6 世代，Gemini 還是 3.6，三家在這兩個多月內全部換了一輪。下面所有數字請當成「2026/10 的快照」，要下決定前再點進官方頁面確認一次。
Claude 上下文長度：全系列都是 1M
先看 Anthropic。官方 Models overview 把四個目前主打的模型放在同一張表，我把你會在意的欄位整理出來。
跟我 7 月底寫的第一版比，最大的更正是這一條：那時候 Haiku 4.5 還停在 200K，現在 Haiku 5.5 也是 1M 了。Anthropic 的 Context windows 文件現在寫的是，Claude Fable 5.1、Opus 5.5、Sonnet 5.5、Haiku 5.5 這些型號都是 1M，其他較舊的型號（例如已標示 deprecated 的 Sonnet 4.5）才是 200K。
還有一個很實用的細節：1M 是預設值，不用另外加 beta 標頭。長上下文請求大多以標準價計費，唯一的例外是 Haiku 5.5，提示詞超過 100,000 tokens 的請求單價會變高。
Gemini 上下文長度：1M 輸入、64K 輸出是全線通用
Google 的 Models 總覽頁不直接列數字，要點進每個模型頁的「Token limits」那一欄。我把 Gemini 3.8 Flash（2026/09 更新）、Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.1 Pro 預覽版三頁都讀過：輸入上限都是 1,048,576，輸出上限都是 65,536。
這個 64K 是這篇要跟你講的重點之一：如果你的任務是「叫模型一次吐一份長文檔」，Gemini 的輸出天花板只有 Claude 和 GPT 的一半。Google 總覽頁不會把這件事寫在最顯眼的位置，你得點進去看。
另外 Gemini 3.1 Pro 目前官方標示的是 Preview（預覽版），不是 Stable，正式導入前要留意。
GPT 上下文長度：GPT-6 三個型號都是 1.05M
OpenAI 的 Models 頁現在主打 GPT-6 家族，官方定位寫得很直白，我用白話整理：
- GPT-6 Astra：最強，處理最難的推理和程式碼。
- GPT-6.1 Sol：接近 Astra 的表現，成本低很多，拿來平衡智慧和價格。
- GPT-6 Luna：最省，適合量大、任務單純的工作。
三個型號的規格是同一組：Context window 1.05M（官方 GPT-6 Astra 頁寫 1,050,000）、Max output 128K（128,000）。差別在成本定位，不在長度。
三家對照表（2026/10 官方資料）
下面這張表的所有數字都是我 2026/10/13 當天從三家官方頁面讀到的，模型規格和價格會變，請把它當成快照。價格單位是每百萬 tokens（MTok）的美元，標準（非批次）計價。
| 廠商／型號 | 上下文長度 | 最大輸出 | 輸入／輸出價（每 MTok） | 長上下文加價規則 |
|---|---|---|---|---|
| Claude Fable 5.1 | 1M | 128K | $10 / $50 | 標準價涵蓋整個 1M |
| Claude Opus 5.5 | 1M | 128K | $4 / $20 | 標準價涵蓋整個 1M |
| Claude Sonnet 5.5 | 1M | 128K | $2 / $10 | 標準價涵蓋整個 1M |
| Claude Haiku 5.5 | 1M | 128K | $0.10 / $0.50（提示詞 100K 以內） | 超過 100K：$0.50 / $2.50 |
| Gemini 3.8 Flash | 1,048,576 | 65,536 | $0.75 / $3.75（到 2026/12/31，2027/1/1 起 $1.50 / $7.50） | 官方定價頁未列門檻 |
| Gemini 3.6 Flash | 1,048,576 | 65,536 | 同 3.8 Flash（到 2026/12/31） | 官方定價頁未列門檻 |
| Gemini 3.1 Pro 預覽版 | 1,048,576 | 65,536 | $2 / $12（提示詞 200K 以內） | 超過 200K：$4 / $18 |
| GPT-6 Astra | 1.05M | 128K | $10 / $50 | 輸入超過 272K：輸入 2 倍、輸出 1.5 倍 |
| GPT-6.1 Sol | 1.05M | 128K | $2 / $10 | 輸入超過 272K：輸入 2 倍、輸出 1.5 倍 |
| GPT-6 Luna | 1.05M | 128K | $0.10 / $0.50 | 輸入超過 272K：輸入 2 倍、輸出 1.5 倍 |
出處：Claude Models overview、Claude Pricing、Gemini API Pricing、OpenAI Models、OpenAI Pricing（2026/10 查證）。
看這張表有兩件事我覺得值得一提。第一，同一個價位帶其實三家很接近：Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 都是 $10 / $50，Sonnet 5.5 和 GPT-6.1 Sol 都是 $2 / $10，Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 的基本價都是 $0.10 / $0.50。第二，真正的差別在「長度拉長之後怎麼收費」：Claude 除了 Haiku 之外，整個 1M 都收同一個單價；GPT-6 超過 272K 就整筆請求加價；Haiku 5.5 超過 100K 加價。如果你的工作天天都在塞幾十萬 tokens，這比上下文長度那個數字更影響帳單。
差別 1：輸出上限，Claude 與 GPT 是 Gemini 的 2 倍
三家都給你 1M 左右的輸入，輸出（模型一次能回你多長）的差距才是重點：
單次輸出上限（一次可以吐多少）
Anthropic Claude（Fable 5.1 / Opus 5.5 / Sonnet 5.5 / Haiku 5.5）
128K tokens
- 寫一份 30 頁報告可以一次吐完
- 要更長可以走批次通道，見下一節
2026/10 查證 Claude Models overview
OpenAI GPT-6 Astra / Sol / Luna
128K tokens
- 三個型號同一組規格
- 本文讀到的 Models 頁沒有看到更長輸出的通道
2026/10 查證 OpenAI Models
Google Gemini 3.8 Flash / 3.6 Flash / 3.1 Pro 預覽版
65,536 tokens（約 64K）
- 輸入給你 1M，輸出只有一半
- 要一次吐很長的文件會被截斷
長輸出任務要特別留意
如果你要模型整份翻譯一本書、產一份 30 頁報告，輸出這一欄才是真正的天花板。上下文拉到 1M 只是「你貼得進去」，輸出才是「你拿得回來多少」。
差別 2：Anthropic 的批次通道，一次能吐 300K
這個要翻到 Anthropic 的 Batch processing 文件才會看到。官方寫的是：加上 output-300k-2026-03-24 這個 beta 標頭後，批次請求的 max_tokens 上限可以提高到 300,000，目前涵蓋 Opus 5.5、Opus 5、Sonnet 5.5、Sonnet 5、Haiku 5.5，以及部分 4.x 世代型號。文件同時提醒，單次 300K 的生成可能要超過一小時，要在 24 小時的處理窗口內規劃。批次價格是標準價的 50%。
翻成白話：你正常呼叫（同步請求，一問一答），Claude 最多回你 128K。但如果你改用批次通道（Message Batches API，非即時、排隊處理），再加上實驗版標頭，輸出可以到 300K。我要說清楚，這是 Anthropic 官方文件寫的，我沒有實際跑過 300K 的輸出，所以品質怎麼樣我不下判斷。
走 Anthropic 批次通道拿 300K 輸出 · 優缺點
- + 一次拿到完整長文檔，不用自己接續問答
- + 批次價格是標準價的 50%（官方文件寫明）
- + 涵蓋 Opus 5.5、Sonnet 5.5、Haiku 5.5 等型號
- − 不即時，是排隊處理（不適合對話式應用）
- − 單次 300K 的生成可能超過一小時
- − 要加 beta 標頭，隨版本可能變動
適合什麼？大量文件處理、整本書翻譯、把整個 codebase 摘要成一份技術文件——那種你不在乎等一陣子、但要一次拿到完整結果的任務。
你的任務屬於哪一格
按任務挑模型
長程式碼專案分析
整個專案讀進來、要模型自己找依賴
- 輸入要吃得下大量檔案，輸出要能一次吐出完整檔案
- Claude Opus 5.5（官方定位：長時間運行的代理型程式碼與知識工作）
- GPT-6 Astra / 6.1 Sol（官方定位：複雜推理與程式碼）
官方定位來自各家 Models 頁；實際表現請用自己的專案實測
大量文件摘要 / 整本書翻譯
不即時、但要一次拿到完整長輸出
- 走 Anthropic 批次通道 + `output-300k-2026-03-24` 標頭，輸出上限 300K
- Gemini 單次輸出上限 64K，需要自己拆段
- GPT-6 單次 128K
要接受非即時（批次通道是排隊處理）
成本敏感的高頻呼叫
每天呼叫幾萬次、每次不需要長回答
- Claude Haiku 5.5、GPT-6 Luna 的基本價都是 $0.10 / $0.50（每 MTok）
- Gemini 3.8 Flash 是 $0.75 / $3.75（到 2026/12/31 的優惠價）
- 注意 Haiku 5.5 超過 100K 加價、GPT-6 超過 272K 加價
這格要看你的提示詞平均多長，再選哪一家
怎麼自己驗證（不要相信第三方引用）
三家的定價頁數字會被抄成社群貼文、抄進部落格，中間常常出錯。我自己 7 月底寫的第一版就是活生生的例子：兩個多月，三家的型號全部換代，舊文裡的數字有一大半不能用了。要驗證，只有一個辦法：直接讀當日官方頁面。
- 01📋
打開三家的官方模型文件頁
Anthropic：platform.claude.com/docs/en/models/overview；Gemini：ai.google.dev/gemini-api/docs/models/<模型代號>；OpenAI：developers.openai.com/api/docs/models
- 02🔍
找「上下文長度」那一欄
Anthropic 叫 Context window、Gemini 叫 Input token limit、OpenAI 叫 Context window——名字不同、意思一樣
- 03📏
同時看「一次能回你多長」那一欄
這才是決定實際體驗的數字。三家的欄位名也不同：Max output / Output token limit / Max output
- 04💰
看定價頁有沒有「長上下文加價」
Claude 看 Long context pricing；OpenAI 看 Short context / Long context 兩組價；Gemini 看各型號是否分 200K 以內／以上
- 05🚪
看有沒有批次或實驗版通道
Anthropic 的批次文件有 300K 輸出的 beta 標頭；哪天看到別家也有，記下網址跟日期
如果你只想拿某一家的完整清單，Anthropic 有一個查詢端點可以直接抓，官方文件說 Models API 的回應會包含 max_input_tokens、max_tokens 和 capabilities，每個可用型號都有。這個比翻定價頁準，因為它就是模型本身的實際設定。
長上下文不是越長越好
我整理這張表的時候，最有感的是三家主力型號都收斂到「1M 輸入」這件事。但上下文能塞進去，不代表模型每一段都讀得一樣好。Anthropic 自己的 context windows 文件也有專門一段在談長上下文會退化，要用 context engineering（上下文工程）的方式處理。實務上我的做法是：能用檢索、摘要先縮短的就縮短，不要把 1M 當成垃圾桶。
另外，輸入長度對你的帳單影響，常常比對品質的影響更直接。如果你想看怎麼把 token 用量壓下來，可以看用 Caveman Prompt 讓 Claude 省 token；專案規則怎麼寫才不浪費上下文，看 CLAUDE.md 專案規則指南；如果你在比較 Claude Code 和 Cursor 這類工具，Cursor vs Claude Code 怎麼選有整理。
常見問題
Claude 上下文長度是多少？
Gemini 上下文長度是多少？
GPT 上下文長度是多少？
Claude 和 Gemini、GPT 的 context window 誰最長？
1M tokens 大概等於多少字？
上下文越長，Claude 回答就越準嗎？
想要更多「複製就能用」的實戰工具？
這篇只是開始 —— Coocolab 會員的免費資源區，放了一整櫃可以直接複製到 AI 就開跑的實戰 prompt。
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本文所有規格與價格皆為 2026-10-13 當天讀到的三家官方文件，來源網址已列在對應段落與對照表下方。AI 模型規格、價格與型號名稱變動頻繁，看到差異時請以官方文件為準。
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