<h2><strong>Introduction</strong></h2><p></p><p>Recently, some users noticed an unusual situation:</p><blockquote><p>“I only sent ‘Hi’, why did it consume 10,000+ tokens?”</p></blockquote><p>At first glance, this may seem unexpected. A two-character message should only require a few tokens, right?</p><p>The answer is: <strong>the model does not only process your visible message.</strong></p><p>Modern AI assistants, especially coding agents such as Codex, Claude Code, and other IDE-based AI tools, send much more information together with your message to help the model understand the task and provide better responses.</p><hr><p></p><h2>Your Message Is Only a Small Part of the Context</h2><p>When you send:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre><p>the actual request sent to the AI model may look more like this:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>System Instructions + User Settings + Configured Skills + Available Tools + Project Information + File Context + Previous Conversation History + Your Message: "Hi"</code></pre><p>The total size of all these components is the actual context processed by the model.</p><p>Therefore, even a very short message can consume a significant number of tokens.</p><hr><h2>What Can Increase Context Usage?</h2><h3>1. Configured Skills</h3><p>If you have enabled custom skills or AI capabilities, their instructions need to be loaded into the model context.</p><p>For example:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Skill A instructions: 2,000 tokens Skill B instructions: 3,000 tokens Skill C instructions: 1,500 tokens</code></pre><p>Even before you type anything, these instructions may already occupy several thousand tokens.</p><hr><h3>2. Tools and Agent Capabilities</h3><p>AI coding assistants usually provide tools such as:</p><ul><li><p>File reading</p></li><li><p>Code search</p></li><li><p>Terminal execution</p></li><li><p>Git operations</p></li><li><p>Browser access</p></li><li><p>External integrations</p></li></ul><p>The definitions and usage instructions of these tools also consume context space.</p><hr><h3>3. Project and File Context</h3><p>When working inside an IDE or code repository, the AI client may automatically include:</p><ul><li><p>Project structure</p></li><li><p>Open files</p></li><li><p>Code snippets</p></li><li><p>Dependencies</p></li><li><p>Configuration files</p></li></ul><p>This allows the AI to understand your project, but it also increases context usage.</p><hr><h3>4. Previous Conversation History</h3><p>If you continue an existing conversation, the previous messages are usually included again so the model understands the context.</p><p>For example:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Previous discussion: 12,000 tokens New message: Hi</code></pre><p>The new request may still contain the previous 12,000 tokens.</p><hr><h2>How to Test Minimum Token Usage</h2><p>If you want to measure the token usage of a simple message, please try the following:</p><ol><li><p>Create a completely new conversation.</p></li><li><p>Disable custom skills.</p></li><li><p>Do not attach files.</p></li><li><p>Do not open a project workspace.</p></li><li><p>Send only:</p></li></ol><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre><p>This will show the approximate minimum context usage.</p><hr><h2>Context Window vs Token Usage</h2><p>It is important to distinguish between:</p><h3>Context Window</h3><p>The maximum amount of information a model can process in one request.</p><p>Example:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>1M token context window</code></pre><p>means the model can theoretically handle up to 1 million tokens.</p><h3>Token Usage</h3><p>The actual amount of tokens included in a specific request.</p><p>Example:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>User message: Hi Actual request: System instructions + tools + history + "Hi" Total: 15,000 tokens</code></pre><p>A large context window does not mean every request will only consume the length of your message.</p><hr><h2>Conclusion</h2><p>High token usage from a short message does not necessarily indicate a problem with the model or API.</p><p>In AI agent environments, the total context includes many hidden components required for intelligent operation. A simple “Hi” can still result in thousands of tokens being processed if the session contains skills, tools, project information, or previous history.</p><p>We recommend starting a clean session without additional context when testing raw token usage.</p><p>Thank you for your understanding and continued support.</p>

<h2><strong>Panimula</strong></h2> <p></p> <p>Kamakailan, may ilang user na nakapansin ng isang hindi pangkaraniwang sitwasyon:</p> <blockquote> <p>“‘Hi’ lang ang ipinadala ko, bakit ito kumonsumo ng mahigit 10,000 token?”</p> <p></p> </blockquote> <p>Sa unang tingin, maaaring mukhang hindi ito inaasahan. Ang mensaheng may dalawang character ay dapat mangailangan lang ng kaunting token, tama ba?</p> <p>Ang sagot ay: <strong>hindi lang ang nakikita mong mensahe ang pinoproseso ng modelo.</strong></p> <p>Ang mga modernong AI assistant, lalo na ang mga coding agent gaya ng Codex, Claude Code, at iba pang IDE-based na AI tool, ay nagpapadala ng mas marami pang impormasyon kasabay ng iyong mensahe upang matulungan ang modelo na maunawaan ang gawain at makapagbigay ng mas mahusay na mga tugon.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2>Ang Iyong Mensahe ay Maliit na Bahagi Lang ng Konteksto</h2> <p>Kapag ipinadala mo ang:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p></p> <p>ang aktuwal na request na ipinapadala sa AI model ay maaaring mas kahawig nito:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>System Instructions + User Settings + Configured Skills + Available Tools + Project Information + File Context + Previous Conversation History + Your Message: "Hi"</code></pre> <p></p> <p>Ang kabuuang laki ng lahat ng bahaging ito ang tunay na kontekstong pinoproseso ng modelo.</p> <p>Dahil dito, kahit napakaikling mensahe ay maaaring kumonsumo ng malaking bilang ng token.</p> <hr> <p></p> <h2><strong>Ano ang Maaaring Magpalaki ng Context Usage?</strong></h2> <h3>1. Mga Naka-configure na Skill</h3> <p></p> <p>Kung naka-enable ang mga custom skill o AI capability, kailangang i-load ang kanilang mga instruction sa model context.</p> <p></p> <p>Halimbawa:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Skill A instructions: 2,000 tokens Skill B instructions: 3,000 tokens Skill C instructions: 1,500 tokens</code></pre> <p>Kahit bago ka pa mag-type ng kahit ano, maaaring sumasakop na agad ang mga instruction na ito ng ilang libong token.</p> <hr> <p></p> <h3>2. Mga Tool at Kakayahan ng Agent</h3> <p></p> <p>Ang mga AI coding assistant ay karaniwang may mga tool gaya ng:</p> <ul> <li><p>Pagbasa ng file</p></li> <li><p>Paghahanap ng code</p></li> <li><p>Pagpapatakbo ng terminal</p></li> <li><p>Mga operasyon sa Git</p></li> <li><p>Pag-access sa browser</p></li> <li><p>Mga external integration</p></li> </ul> <p>Ang mga depinisyon at instruction sa paggamit ng mga tool na ito ay kumokonsumo rin ng context space.</p> <hr> <p></p> <h3>3. Konteksto ng Proyekto at mga File</h3> <p></p> <p>Kapag nagtatrabaho sa loob ng IDE o code repository, maaaring awtomatikong isama ng AI client ang:</p> <ul> <li><p>Istruktura ng proyekto</p></li> <li><p>Mga bukas na file</p></li> <li><p>Mga code snippet</p></li> <li><p>Mga dependency</p></li> <li><p>Mga configuration file</p></li> </ul> <p>Nakakatulong ito para maunawaan ng AI ang iyong proyekto, ngunit pinapataas din nito ang context usage.</p> <hr> <p></p> <h3>4. Nakaraang Kasaysayan ng Usapan</h3> <p></p> <p>Kung ipinagpapatuloy mo ang isang umiiral nang usapan, karaniwang isinasamang muli ang mga naunang mensahe upang maunawaan ng modelo ang konteksto.</p> <p>Halimbawa:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Previous discussion: 12,000 tokens New message: Hi</code></pre> <p>Maaaring lamanin pa rin ng bagong request ang nakaraang 12,000 token.</p> <hr> <h2>Paano Subukan ang Pinakamababang Token Usage</h2> <p>Kung gusto mong sukatin ang token usage ng isang simpleng mensahe, subukan ang mga sumusunod:</p> <ol> <li><p>Gumawa ng ganap na bagong usapan.</p></li> <li><p>I-disable ang mga custom skill.</p></li> <li><p>Huwag mag-attach ng mga file.</p></li> <li><p>Huwag magbukas ng project workspace.</p></li> <li><p>Ipadala lamang ang:</p></li> </ol> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p>Ipapakita nito ang tinatayang pinakamababang context usage.</p> <hr> <h2>Context Window kumpara sa Token Usage</h2> <p>Mahalagang pag-ibahin ang mga sumusunod:</p> <h3>Context Window</h3> <p>Ang pinakamataas na dami ng impormasyong kayang iproseso ng isang modelo sa iisang request.</p> <p>Halimbawa:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>1M token context window</code></pre> <p>na nangangahulugang kayang humawak ng modelo, sa teorya, ng hanggang 1 milyong token.</p> <h3>Token Usage</h3> <p>Ang aktuwal na dami ng token na kasama sa isang partikular na request.</p> <p>Halimbawa:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>User message: Hi Actual request: System instructions + tools + history + "Hi" Total: 15,000 tokens</code></pre> <p>Ang malaking context window ay hindi nangangahulugang ang bawat request ay kakonsumo lamang ng habang katumbas ng iyong mensahe.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2><strong>Konklusyon</strong></h2> <p></p> <p>Ang mataas na token usage mula sa maikling mensahe ay hindi awtomatikong nangangahulugan na may problema sa modelo o API.</p> <p></p> <p>Sa mga AI agent environment, kasama sa kabuuang konteksto ang maraming nakatagong bahagi na kailangan para sa matalinong operasyon. Ang simpleng “Hi” ay maaari pa ring magresulta sa libo-libong token na napoproseso kung ang session ay may mga skill, tool, impormasyon ng proyekto, o nakaraang kasaysayan.</p> <p></p> <p>Iminumungkahi naming magsimula ng malinis na session na walang karagdagang konteksto kapag sinusubukan ang raw token usage.</p> <p></p> <p>Maraming salamat sa inyong pag-unawa at patuloy na suporta.</p>

<h2><strong>పరిచయం</strong></h2> <p></p> <p>ఇటీవల, కొంతమంది వినియోగదారులు ఒక అసాధారణ పరిస్థితిని గమనించారు:</p> <blockquote> <p>"నేను కేవలం ‘హాయ్’ మాత్రమే పంపాను, అయితే ఇది 10,000+ టోకెన్లను ఎందుకు వినియోగించింది?"</p> <p></p> </blockquote> <p>మొదటి చూపుకు ఇది ఆశ్చర్యంగా అనిపించవచ్చు. రెండు అక్షరాల సందేశానికి కేవలం కొన్ని టోకెన్లు మాత్రమే అవసరం కావాలి, కదా?</p> <p>సమాధానం ఏమిటంటే: <strong>మోడల్ మీకు కనిపించే సందేశాన్ని మాత్రమే ప్రాసెస్ చేయదు.</strong></p> <p>ఆధునిక AI సహాయకాలు, ముఖ్యంగా Codex, Claude Code మరియు ఇతర IDE-ఆధారిత AI సాధనాల వంటి కోడింగ్ ఏజెంట్లు, మోడల్ పని ఏమిటో అర్థం చేసుకుని మెరుగైన సమాధానాలు ఇవ్వడానికి మీ సందేశంతో పాటు చాలా ఎక్కువ సమాచారాన్ని కూడా పంపిస్తాయి.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2>మీ సందేశం మొత్తం సందర్భంలో చిన్న భాగమే</h2> <p>మీరు ఇలా పంపినప్పుడు:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>హాయ్</code></pre> <p></p> <p>AI మోడల్‌కు పంపబడే నిజమైన అభ్యర్థన అసలు ఇలా ఉండవచ్చు:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>సిస్టమ్ సూచనలు + వినియోగదారు సెట్టింగులు + కాన్ఫిగర్ చేసిన నైపుణ్యాలు + అందుబాటులో ఉన్న సాధనాలు + ప్రాజెక్ట్ సమాచారం + ఫైల్ సందర్భం + మునుపటి సంభాషణ చరిత్ర + మీ సందేశం: "హాయ్"</code></pre> <p></p> <p>ఈ అన్ని భాగాల మొత్తం పరిమాణమే మోడల్ ప్రాసెస్ చేసే నిజమైన సందర్భం.</p> <p>అందువల్ల, చాలా చిన్న సందేశం కూడా గణనీయమైన సంఖ్యలో టోకెన్లను వినియోగించవచ్చు.</p> <hr> <p></p> <h2><strong>సందర్భ వినియోగాన్ని ఏమి పెంచుతుంది?</strong></h2> <h3>1. కాన్ఫిగర్ చేసిన నైపుణ్యాలు</h3> <p></p> <p>మీరు కస్టమ్ స్కిల్స్ లేదా AI సామర్థ్యాలను ప్రారంభించి ఉంటే, వాటి సూచనలు మోడల్ సందర్భంలో లోడ్ కావాలి.</p> <p></p> <p>ఉదాహరణకు:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>స్కిల్ A సూచనలు: 2,000 టోకెన్లు స్కిల్ B సూచనలు: 3,000 టోకెన్లు స్కిల్ C సూచనలు: 1,500 టోకెన్లు</code></pre> <p>మీరు ఏదైనా టైప్ చేయడానికి ముందే, ఈ సూచనలు ఇప్పటికే అనేక వేల టోకెన్లను ఆక్రమించి ఉండవచ్చు.</p> <hr> <p></p> <h3>2. సాధనాలు మరియు ఏజెంట్ సామర్థ్యాలు</h3> <p></p> <p>AI కోడింగ్ సహాయకాలు సాధారణంగా ఈ క్రింది సాధనాలను అందిస్తాయి:</p> <ul> <li><p>ఫైల్ చదవడం</p></li> <li><p>కోడ్ శోధన</p></li> <li><p>టెర్మినల్ అమలు</p></li> <li><p>Git కార్యకలాపాలు</p></li> <li><p>బ్రౌజర్ యాక్సెస్</p></li> <li><p>బాహ్య ఇంటిగ్రేషన్లు</p></li> </ul> <p>ఈ సాధనాల నిర్వచనాలు మరియు వినియోగ సూచనలు కూడా సందర్భ స్థలాన్ని వినియోగిస్తాయి.</p> <hr> <p></p> <h3>3. ప్రాజెక్ట్ మరియు ఫైల్ సందర్భం</h3> <p></p> <p>మీరు IDE లేదా కోడ్ రిపోజిటరీలో పని చేస్తున్నప్పుడు, AI క్లయింట్ ఆటోమేటిక్‌గా ఈ సమాచారాన్ని చేర్చవచ్చు:</p> <ul> <li><p>ప్రాజెక్ట్ నిర్మాణం</p></li> <li><p>తెరిచి ఉన్న ఫైళ్లు</p></li> <li><p>కోడ్ భాగాలు</p></li> <li><p>డిపెండెన్సీలు</p></li> <li><p>కాన్ఫిగరేషన్ ఫైళ్లు</p></li> </ul> <p>దీంతో AI మీ ప్రాజెక్ట్‌ను అర్థం చేసుకోగలదు, కానీ ఇది సందర్భ వినియోగాన్ని కూడా పెంచుతుంది.</p> <hr> <p></p> <h3>4. మునుపటి సంభాషణ చరిత్ర</h3> <p></p> <p>మీరు ఇప్పటికే ఉన్న సంభాషణను కొనసాగిస్తే, మోడల్ సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడానికి మునుపటి సందేశాలు సాధారణంగా మళ్లీ చేర్చబడతాయి.</p> <p>ఉదాహరణకు:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>మునుపటి చర్చ: 12,000 టోకెన్లు కొత్త సందేశం: హాయ్</code></pre> <p>కొత్త అభ్యర్థనలో మునుపటి 12,000 టోకెన్లు ఇంకా ఉండవచ్చు.</p> <hr> <h2>కనిష్ట టోకెన్ వినియోగాన్ని ఎలా పరీక్షించాలి</h2> <p>సాధారణ సందేశం యొక్క టోకెన్ వినియోగాన్ని కొలవాలనుకుంటే, దయచేసి ఈ విధంగా ప్రయత్నించండి:</p> <ol> <li><p>పూర్తిగా కొత్త సంభాషణను ప్రారంభించండి.</p></li> <li><p>కస్టమ్ స్కిల్స్‌ను నిలిపివేయండి.</p></li> <li><p>ఫైళ్లు జతచేయవద్దు.</p></li> <li><p>ప్రాజెక్ట్ వర్క్‌స్పేస్‌ను తెరవవద్దు.</p></li> <li><p>కేవలం ఇదొక్కటే పంపండి:</p></li> </ol> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>హాయ్</code></pre> <p>ఇది సుమారు కనిష్ట సందర్భ వినియోగాన్ని చూపిస్తుంది.</p> <hr> <h2>సందర్భ విండో vs టోకెన్ వినియోగం</h2> <p>ఈ రెండింటి మధ్య తేడాను గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం:</p> <h3>సందర్భ విండో</h3> <p>ఒక అభ్యర్థనలో మోడల్ ప్రాసెస్ చేయగల గరిష్ట సమాచార పరిమాణం.</p> <p>ఉదాహరణ:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>1M టోకెన్ సందర్భ విండో</code></pre> <p>అంటే మోడల్ సిద్ధాంతపరంగా 1 మిలియన్ టోకెన్ల వరకు నిర్వహించగలదని అర్థం.</p> <h3>టోకెన్ వినియోగం</h3> <p>ఒక నిర్దిష్ట అభ్యర్థనలో నిజంగా చేర్చబడిన టోకెన్ల పరిమాణం.</p> <p>ఉదాహరణ:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>వినియోగదారు సందేశం: హాయ్ నిజమైన అభ్యర్థన: సిస్టమ్ సూచనలు + సాధనాలు + చరిత్ర + "హాయ్" మొత్తం: 15,000 టోకెన్లు</code></pre> <p>పెద్ద సందర్భ విండో ఉందని మాత్రమే ప్రతి అభ్యర్థన మీ సందేశం పొడవుని మాత్రమే వినియోగిస్తుందని అర్థం కాదు.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2><strong>ముగింపు</strong></h2> <p></p> <p>చిన్న సందేశం వల్ల అధిక టోకెన్ వినియోగం కనిపించడం అనేది తప్పనిసరిగా మోడల్ లేదా APIలో సమస్య ఉందని సూచించదు.</p> <p></p> <p>AI ఏజెంట్ వాతావరణాల్లో, మొత్తం సందర్భంలో తెలివైన పనితీరుకు అవసరమైన అనేక దాచిన భాగాలు ఉంటాయి. సెషన్‌లో స్కిల్స్, సాధనాలు, ప్రాజెక్ట్ సమాచారం లేదా మునుపటి చరిత్ర ఉంటే, ఒక సాధారణ "హాయ్" కూడా వేలాది టోకెన్లు ప్రాసెస్ కావడానికి కారణమవుతుంది.</p> <p></p> <p>నిజమైన టోకెన్ వినియోగాన్ని పరీక్షించేటప్పుడు, అదనపు సందర్భం లేని శుభ్రమైన సెషన్‌ను ప్రారంభించాలని మేము సిఫార్సు చేస్తున్నాము.</p> <p></p> <p>మీ అవగాహనకూ, నిరంతర మద్దతుకూ ధన్యవాదాలు.</p>

<h2><strong>Вступ</strong></h2> <p></p> <p>Останнім часом деякі користувачі помітили незвичну ситуацію:</p> <blockquote> <p>«Я лише надіслав ‘Hi’, чому це спожило понад 10 000 токенів?»</p> <p></p> </blockquote> <p>На перший погляд це може здаватися несподіваним. Повідомлення з двох символів мало б потребувати лише кілька токенів, чи не так?</p> <p>Відповідь така: <strong>модель обробляє не лише ваше видиме повідомлення.</strong></p> <p>Сучасні AI-помічники, особливо агентні інструменти для програмування, як-от Codex, Claude Code та інші AI-інструменти на базі IDE, разом із вашим повідомленням надсилають значно більше інформації, щоб допомогти моделі зрозуміти завдання та надати кращу відповідь.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2>Ваше повідомлення — лише мала частина контексту</h2> <p>Коли ви надсилаєте:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p></p> <p>фактичний запит, що надсилається моделі AI, може більше нагадувати ось це:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Системні інструкції + Налаштування користувача + Налаштовані навички + Доступні інструменти + Інформація про проєкт + Контекст файлів + Історія попередньої розмови + Ваше повідомлення: "Hi"</code></pre> <p></p> <p>Загальний розмір усіх цих компонентів і є фактичним контекстом, який обробляє модель.</p> <p>Тому навіть дуже коротке повідомлення може споживати значну кількість токенів.</p> <hr> <p></p> <h2><strong>Що може збільшувати використання контексту?</strong></h2> <h3>1. Налаштовані навички</h3> <p></p> <p>Якщо у вас увімкнено користувацькі навички або AI-можливості, їхні інструкції потрібно завантажити в контекст моделі.</p> <p></p> <p>Наприклад:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Інструкції навички A: 2 000 токенів Інструкції навички B: 3 000 токенів Інструкції навички 1 500 токенів</code></pre> <p>Ще до того, як ви щось введете, ці інструкції вже можуть займати кілька тисяч токенів.</p> <hr> <p></p> <h3>2. Інструменти та можливості агента</h3> <p></p> <p>AI-помічники для програмування зазвичай надають такі інструменти, як:</p> <ul> <li><p>Читання файлів</p></li> <li><p>Пошук по коду</p></li> <li><p>Виконання команд у терміналі</p></li> <li><p>Операції Git</p></li> <li><p>Доступ до браузера</p></li> <li><p>Зовнішні інтеграції</p></li> </ul> <p>Опис цих інструментів та інструкції щодо їх використання також споживають місце в контексті.</p> <hr> <p></p> <h3>3. Контекст проєкту та файлів</h3> <p></p> <p>Під час роботи в IDE або в репозиторії коду AI-клієнт може автоматично включати:</p> <ul> <li><p>Структуру проєкту</p></li> <li><p>Відкриті файли</p></li> <li><p>Фрагменти коду</p></li> <li><p>Залежності</p></li> <li><p>Конфігураційні файли</p></li> </ul> <p>Це допомагає AI зрозуміти ваш проєкт, але також збільшує використання контексту.</p> <hr> <p></p> <h3>4. Історія попередньої розмови</h3> <p></p> <p>Якщо ви продовжуєте вже існуючу розмову, попередні повідомлення зазвичай знову включаються, щоб модель розуміла контекст.</p> <p>Наприклад:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Попереднє обговорення: 12 000 токенів Нове повідомлення: Hi</code></pre> <p>Новий запит усе одно може містити попередні 12 000 токенів.</p> <hr> <h2>Як перевірити мінімальне використання токенів</h2> <p>Якщо ви хочете виміряти використання токенів для простого повідомлення, спробуйте таке:</p> <ol> <li><p>Створіть повністю нову розмову.</p></li> <li><p>Вимкніть користувацькі навички.</p></li> <li><p>Не додавайте файли.</p></li> <li><p>Не відкривайте робочий простір проєкту.</p></li> <li><p>Надішліть лише:</p></li> </ol> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p>Це покаже приблизне мінімальне використання контексту.</p> <hr> <h2>Вікно контексту vs використання токенів</h2> <p>Важливо розрізняти:</p> <h3>Вікно контексту</h3> <p>Максимальний обсяг інформації, який модель може обробити в одному запиті.</p> <p>Приклад:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Вікно контексту 1M токенів</code></pre> <p>означає, що модель теоретично може обробити до 1 мільйона токенів.</p> <h3>Використання токенів</h3> <p>Фактична кількість токенів, включених у конкретний запит.</p> <p>Приклад:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Повідомлення користувача: Hi Фактичний запит: Системні інструкції + інструменти + історія + "Hi" Усього: 15 000 токенів</code></pre> <p>Велике вікно контексту не означає, що кожен запит споживатиме лише стільки, скільки містить ваше повідомлення.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2><strong>Висновок</strong></h2> <p></p> <p>Велике використання токенів через коротке повідомлення не обов’язково свідчить про проблему з моделлю або API.</p> <p></p> <p>У середовищах AI-агентів загальний контекст включає багато прихованих компонентів, необхідних для інтелектуальної роботи. Просте «Hi» все одно може призвести до обробки тисяч токенів, якщо сесія містить навички, інструменти, інформацію про проєкт або попередню історію.</p> <p></p> <p>Ми рекомендуємо починати чисту сесію без додаткового контексту, коли ви тестуєте базове використання токенів.</p> <p></p> <p>Дякуємо за розуміння та постійну підтримку.</p>

<h2><strong>Pendahuluan</strong></h2> <p></p> <p>Baru-baru ini, beberapa pengguna melihat situasi yang tidak biasa:</p> <blockquote> <p>“Saya hanya mengirim ‘Hi’, mengapa itu menghabiskan 10.000+ token?”</p> <p></p> </blockquote> <p>Sekilas, ini mungkin tampak tidak terduga. Pesan dua karakter seharusnya hanya memerlukan beberapa token, bukan?</p> <p>Jawabannya adalah: <strong>model tidak hanya memproses pesan Anda yang terlihat.</strong></p> <p>Asisten AI modern, terutama agen pemrograman seperti Codex, Claude Code, dan alat AI berbasis IDE lainnya, mengirim jauh lebih banyak informasi bersama pesan Anda untuk membantu model memahami tugas dan memberikan respons yang lebih baik.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2>Pesan Anda Hanya Sebagian Kecil dari Konteks</h2> <p>Saat Anda mengirim:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p></p> <p>permintaan sebenarnya yang dikirim ke model AI mungkin lebih mirip seperti ini:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Instruksi Sistem + Pengaturan Pengguna + Skill yang Dikonfigurasi + Alat yang Tersedia + Informasi Proyek + Konteks File + Riwayat Percakapan Sebelumnya + Pesan Anda: "Hi"</code></pre> <p></p> <p>Total ukuran dari semua komponen ini adalah konteks sebenarnya yang diproses oleh model.</p> <p>Karena itu, bahkan pesan yang sangat singkat pun dapat menghabiskan jumlah token yang signifikan.</p> <hr> <p></p> <h2><strong>Apa yang Dapat Meningkatkan Penggunaan Konteks?</strong></h2> <h3>1. Skill yang Dikonfigurasi</h3> <p></p> <p>Jika Anda mengaktifkan skill kustom atau kemampuan AI tertentu, instruksinya perlu dimuat ke dalam konteks model.</p> <p></p> <p>Contohnya:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Instruksi Skill A: 2.000 token Instruksi Skill B: 3.000 token Instruksi Skill 1.500 token</code></pre> <p>Bahkan sebelum Anda mengetik apa pun, instruksi-instruksi ini mungkin sudah menempati beberapa ribu token.</p> <hr> <p></p> <h3>2. Alat dan Kemampuan Agen</h3> <p></p> <p>Asisten AI untuk pemrograman biasanya menyediakan alat seperti:</p> <ul> <li><p>Membaca file</p></li> <li><p>Pencarian kode</p></li> <li><p>Eksekusi terminal</p></li> <li><p>Operasi Git</p></li> <li><p>Akses browser</p></li> <li><p>Integrasi eksternal</p></li> </ul> <p>Definisi dan instruksi penggunaan alat-alat ini juga menghabiskan ruang konteks.</p> <hr> <p></p> <h3>3. Konteks Proyek dan File</h3> <p></p> <p>Saat bekerja di dalam IDE atau repositori kode, klien AI dapat secara otomatis menyertakan:</p> <ul> <li><p>Struktur proyek</p></li> <li><p>File yang terbuka</p></li> <li><p>Cuplikan kode</p></li> <li><p>Dependensi</p></li> <li><p>File konfigurasi</p></li> </ul> <p>Ini memungkinkan AI memahami proyek Anda, tetapi juga meningkatkan penggunaan konteks.</p> <hr> <p></p> <h3>4. Riwayat Percakapan Sebelumnya</h3> <p></p> <p>Jika Anda melanjutkan percakapan yang sudah ada, pesan-pesan sebelumnya biasanya disertakan kembali agar model memahami konteksnya.</p> <p>Contohnya:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Diskusi sebelumnya: 12.000 token Pesan baru: Hi</code></pre> <p>Permintaan baru mungkin tetap memuat 12.000 token sebelumnya.</p> <hr> <h2>Cara Menguji Penggunaan Token Minimum</h2> <p>Jika Anda ingin mengukur penggunaan token dari pesan sederhana, silakan coba langkah-langkah berikut:</p> <ol> <li><p>Buat percakapan yang benar-benar baru.</p></li> <li><p>Nonaktifkan skill kustom.</p></li> <li><p>Jangan lampirkan file.</p></li> <li><p>Jangan buka workspace proyek.</p></li> <li><p>Kirim hanya:</p></li> </ol> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p>Ini akan menunjukkan perkiraan penggunaan konteks minimum.</p> <hr> <h2>Context Window vs Penggunaan Token</h2> <p>Penting untuk membedakan antara:</p> <h3>Context Window</h3> <p>Jumlah maksimum informasi yang dapat diproses model dalam satu permintaan.</p> <p>Contoh:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Context window 1 juta token</code></pre> <p>artinya model secara teoretis dapat menangani hingga 1 juta token.</p> <h3>Penggunaan Token</h3> <p>Jumlah token sebenarnya yang disertakan dalam permintaan tertentu.</p> <p>Contoh:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Pesan pengguna: Hi Permintaan sebenarnya: Instruksi sistem + alat + riwayat + "Hi" Total: 15.000 token</code></pre> <p>Context window yang besar tidak berarti setiap permintaan hanya akan menghabiskan token sepanjang pesan Anda.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2><strong>Kesimpulan</strong></h2> <p></p> <p>Penggunaan token yang tinggi dari pesan singkat tidak selalu menunjukkan adanya masalah pada model atau API.</p> <p></p> <p>Dalam lingkungan agen AI, total konteks mencakup banyak komponen tersembunyi yang diperlukan agar sistem dapat bekerja dengan cerdas. Pesan sederhana seperti “Hi” tetap dapat menghasilkan ribuan token yang diproses jika sesi tersebut memuat skill, alat, informasi proyek, atau riwayat sebelumnya.</p> <p></p> <p>Kami merekomendasikan untuk memulai sesi yang bersih tanpa konteks tambahan saat menguji penggunaan token mentah.</p> <p></p> <p>Terima kasih atas pengertian dan dukungan Anda yang berkelanjutan.</p>

Giới thiệu Gần đây, một số người dùng nhận thấy một tình huống bất thường: “Tôi chỉ gửi ‘Hi’, tại sao lại tiêu tốn hơn 10.000 token?” Thoạt nhìn, điều này có vẻ khó hiểu. Một tin nhắn chỉ có hai ký tự lẽ ra chỉ cần vài token, đúng không? Câu trả lời là: mô hình không chỉ xử lý phần tin nhắn bạn nhìn thấy. Các trợ lý AI hiện đại, đặc biệt là các tác nhân hỗ trợ lập trình như Codex, Claude Code và các công cụ AI tích hợp trong IDE khác, thường gửi kèm nhiều thông tin hơn cùng với tin nhắn của bạn để giúp mô hình hiểu nhiệm vụ và đưa ra phản hồi tốt hơn. Tin nhắn của bạn chỉ là một phần nhỏ trong ngữ cảnh Khi bạn gửi: Hi truy vấn thực tế được gửi đến mô hình AI có thể giống như sau: Chỉ dẫn hệ thống + Cài đặt người dùng + Kỹ năng đã cấu hình + Công cụ khả dụng + Thông tin dự án + Ngữ cảnh tệp + Lịch sử hội thoại trước đó + Tin nhắn của bạn: "Hi" Tổng dung lượng của tất cả các thành phần này mới là ngữ cảnh thực tế mà mô hình xử lý. Vì vậy, ngay cả một tin nhắn rất ngắn cũng có thể tiêu tốn một lượng token đáng kể. Những yếu tố nào có thể làm tăng mức sử dụng ngữ cảnh? 1. Kỹ năng đã cấu hình Nếu bạn bật các kỹ năng tùy chỉnh hoặc các khả năng AI bổ sung, phần chỉ dẫn của chúng cũng cần được nạp vào ngữ cảnh của mô hình. Ví dụ: Chỉ dẫn Kỹ năng A: 2.000 token Chỉ dẫn Kỹ năng B: 3.000 token Chỉ dẫn Kỹ năng C: 1.500 token Ngay cả trước khi bạn gõ bất cứ điều gì, các chỉ dẫn này có thể đã chiếm vài nghìn token. 2. Công cụ và khả năng của tác nhân Các trợ lý AI cho lập trình thường cung cấp những công cụ như: Đọc tệp Tìm kiếm mã Thực thi lệnh terminal Thao tác Git Truy cập trình duyệt Tích hợp bên ngoài Phần định nghĩa và hướng dẫn sử dụng của các công cụ này cũng tiêu tốn không gian ngữ cảnh. 3. Ngữ cảnh dự án và tệp Khi làm việc trong IDE hoặc kho mã nguồn, ứng dụng khách AI có thể tự động bao gồm: Cấu trúc dự án Các tệp đang mở Đoạn mã Các dependency Tệp cấu hình Điều này giúp AI hiểu dự án của bạn, nhưng đồng thời cũng làm tăng mức sử dụng ngữ cảnh. 4. Lịch sử hội thoại trước đó Nếu bạn tiếp tục một cuộc trò chuyện đang diễn ra, các tin nhắn trước đó thường sẽ được gửi lại để mô hình hiểu ngữ cảnh. Ví dụ: Trao đổi trước đó: 12.000 token Tin nhắn mới: Hi Yêu cầu mới vẫn có thể chứa 12.000 token trước đó. Cách kiểm tra mức sử dụng token tối thiểu Nếu bạn muốn đo lượng token sử dụng của một tin nhắn đơn giản, hãy thử các bước sau: Tạo một cuộc trò chuyện hoàn toàn mới. Tắt các kỹ năng tùy chỉnh. Không đính kèm tệp. Không mở workspace dự án. Chỉ gửi: Hi Điều này sẽ cho bạn thấy mức sử dụng ngữ cảnh tối thiểu gần đúng. Context Window và Token Usage Cần phân biệt rõ hai khái niệm sau: Context Window Lượng thông tin tối đa mà một mô hình có thể xử lý trong một yêu cầu. Ví dụ: Context window 1M token có nghĩa là mô hình về lý thuyết có thể xử lý tới 1 triệu token. Token Usage Lượng token thực tế được đưa vào một yêu cầu cụ thể. Ví dụ: Tin nhắn người dùng: Hi Yêu cầu thực tế: Chỉ dẫn hệ thống + công cụ + lịch sử + "Hi" Tổng cộng: 15.000 token Một context window lớn không có nghĩa là mỗi yêu cầu sẽ chỉ tiêu tốn đúng số token tương ứng với độ dài tin nhắn của bạn. Kết luận Mức sử dụng token cao từ một tin nhắn ngắn không nhất thiết cho thấy mô hình hoặc API gặp vấn đề. Trong môi trường tác nhân AI, tổng ngữ cảnh bao gồm nhiều thành phần ẩn cần thiết để hệ thống hoạt động thông minh. Một câu “Hi” đơn giản vẫn có thể dẫn đến việc xử lý hàng nghìn token nếu phiên làm việc có kỹ năng, công cụ, thông tin dự án hoặc lịch sử trước đó. Chúng tôi khuyến nghị bắt đầu một phiên sạch, không có ngữ cảnh bổ sung, khi bạn muốn kiểm tra mức sử dụng token thuần túy. Cảm ơn bạn đã thông cảm và tiếp tục ủng hộ.

<h2><strong>Εισαγωγή</strong></h2> <p></p> <p>Πρόσφατα, ορισμένοι χρήστες παρατήρησαν μια ασυνήθιστη κατάσταση:</p> <blockquote> <p>«Έστειλα μόνο ‘Hi’, γιατί κατανάλωσε 10.000+ tokens;»</p> <p></p> </blockquote> <p>Με την πρώτη ματιά, αυτό μπορεί να φαίνεται απροσδόκητο. Ένα μήνυμα δύο χαρακτήρων θα έπρεπε να απαιτεί μόνο λίγα tokens, σωστά;</p> <p>Η απάντηση είναι: <strong>το μοντέλο δεν επεξεργάζεται μόνο το ορατό μήνυμά σας.</strong></p> <p>Οι σύγχρονοι βοηθοί AI, ειδικά οι agents προγραμματισμού όπως το Codex, το Claude Code και άλλα εργαλεία AI που βασίζονται σε IDE, στέλνουν πολύ περισσότερες πληροφορίες μαζί με το μήνυμά σας, ώστε να βοηθήσουν το μοντέλο να κατανοήσει την εργασία και να παρέχει καλύτερες απαντήσεις.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2>Το μήνυμά σας είναι μόνο ένα μικρό μέρος του context</h2> <p>Όταν στέλνετε:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p></p> <p>το πραγματικό αίτημα που αποστέλλεται στο μοντέλο AI μπορεί να μοιάζει περισσότερο με αυτό:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Οδηγίες Συστήματος + Ρυθμίσεις Χρήστη + Διαμορφωμένες Δεξιότητες + Διαθέσιμα Εργαλεία + Πληροφορίες Έργου + Context Αρχείων + Ιστορικό Προηγούμενης Συνομιλίας + Το μήνυμά σας: "Hi"</code></pre> <p></p> <p>Το συνολικό μέγεθος όλων αυτών των στοιχείων είναι το πραγματικό context που επεξεργάζεται το μοντέλο.</p> <p>Επομένως, ακόμη και ένα πολύ σύντομο μήνυμα μπορεί να καταναλώσει σημαντικό αριθμό tokens.</p> <hr> <p></p> <h2><strong>Τι μπορεί να αυξήσει τη χρήση context;</strong></h2> <h3>1. Διαμορφωμένες Δεξιότητες</h3> <p></p> <p>Αν έχετε ενεργοποιήσει προσαρμοσμένες δεξιότητες ή δυνατότητες AI, οι οδηγίες τους πρέπει να φορτωθούν στο context του μοντέλου.</p> <p></p> <p>Για παράδειγμα:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Οδηγίες Δεξιότητας A: 2.000 tokens Οδηγίες Δεξιότητας B: 3.000 tokens Οδηγίες Δεξιότητας 1.500 tokens</code></pre> <p>Ακόμη και πριν πληκτρολογήσετε οτιδήποτε, αυτές οι οδηγίες μπορεί ήδη να καταλαμβάνουν αρκετές χιλιάδες tokens.</p> <hr> <p></p> <h3>2. Εργαλεία και δυνατότητες agent</h3> <p></p> <p>Οι βοηθοί προγραμματισμού AI συνήθως παρέχουν εργαλεία όπως:</p> <ul> <li><p>Ανάγνωση αρχείων</p></li> <li><p>Αναζήτηση κώδικα</p></li> <li><p>Εκτέλεση εντολών στο τερματικό</p></li> <li><p>Λειτουργίες Git</p></li> <li><p>Πρόσβαση σε browser</p></li> <li><p>Εξωτερικές ενσωματώσεις</p></li> </ul> <p>Οι ορισμοί και οι οδηγίες χρήσης αυτών των εργαλείων καταναλώνουν επίσης χώρο στο context.</p> <hr> <p></p> <h3>3. Context έργου και αρχείων</h3> <p></p> <p>Όταν εργάζεστε μέσα σε ένα IDE ή αποθετήριο κώδικα, ο client AI μπορεί να συμπεριλάβει αυτόματα:</p> <ul> <li><p>Δομή έργου</p></li> <li><p>Ανοιχτά αρχεία</p></li> <li><p>Αποσπάσματα κώδικα</p></li> <li><p>Εξαρτήσεις</p></li> <li><p>Αρχεία ρυθμίσεων</p></li> </ul> <p>Αυτό επιτρέπει στο AI να κατανοεί το έργο σας, αλλά αυξάνει επίσης τη χρήση context.</p> <hr> <p></p> <h3>4. Ιστορικό προηγούμενης συνομιλίας</h3> <p></p> <p>Αν συνεχίζετε μια υπάρχουσα συνομιλία, τα προηγούμενα μηνύματα συνήθως συμπεριλαμβάνονται ξανά ώστε το μοντέλο να κατανοεί το context.</p> <p>Για παράδειγμα:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Προηγούμενη συζήτηση: 12.000 tokens Νέο μήνυμα: Hi</code></pre> <p>Το νέο αίτημα μπορεί και πάλι να περιέχει τα προηγούμενα 12.000 tokens.</p> <hr> <h2>Πώς να δοκιμάσετε την ελάχιστη χρήση tokens</h2> <p>Αν θέλετε να μετρήσετε τη χρήση tokens ενός απλού μηνύματος, δοκιμάστε τα εξής:</p> <ol> <li><p>Δημιουργήστε μια εντελώς νέα συνομιλία.</p></li> <li><p>Απενεργοποιήστε τις προσαρμοσμένες δεξιότητες.</p></li> <li><p>Μην επισυνάψετε αρχεία.</p></li> <li><p>Μην ανοίξετε workspace έργου.</p></li> <li><p>Στείλτε μόνο:</p></li> </ol> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p>Αυτό θα δείξει την κατά προσέγγιση ελάχιστη χρήση context.</p> <hr> <h2>Context Window έναντι Χρήσης Tokens</h2> <p>Είναι σημαντικό να γίνεται διάκριση μεταξύ των εξής:</p> <h3>Context Window</h3> <p>Η μέγιστη ποσότητα πληροφοριών που μπορεί να επεξεργαστεί ένα μοντέλο σε ένα αίτημα.</p> <p>Παράδειγμα:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Context window 1M tokens</code></pre> <p>σημαίνει ότι το μοντέλο μπορεί θεωρητικά να διαχειριστεί έως και 1 εκατομμύριο tokens.</p> <h3>Χρήση Tokens</h3> <p>Η πραγματική ποσότητα tokens που περιλαμβάνεται σε ένα συγκεκριμένο αίτημα.</p> <p>Παράδειγμα:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Μήνυμα χρήστη: Hi Πραγματικό αίτημα: Οδηγίες συστήματος + εργαλεία + ιστορικό + "Hi" Σύνολο: 15.000 tokens</code></pre> <p>Ένα μεγάλο context window δεν σημαίνει ότι κάθε αίτημα θα καταναλώνει μόνο το μήκος του μηνύματός σας.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2><strong>Συμπέρασμα</strong></h2> <p></p> <p>Η υψηλή χρήση tokens από ένα σύντομο μήνυμα δεν υποδεικνύει απαραίτητα πρόβλημα με το μοντέλο ή το API.</p> <p></p> <p>Σε περιβάλλοντα AI agent, το συνολικό context περιλαμβάνει πολλά κρυφά στοιχεία που απαιτούνται για έξυπνη λειτουργία. Ένα απλό «Hi» μπορεί και πάλι να έχει ως αποτέλεσμα την επεξεργασία χιλιάδων tokens, αν η συνεδρία περιλαμβάνει δεξιότητες, εργαλεία, πληροφορίες έργου ή προηγούμενο ιστορικό.</p> <p></p> <p>Συνιστούμε να ξεκινάτε μια καθαρή συνεδρία χωρίς επιπλέον context όταν δοκιμάζετε την ακατέργαστη χρήση tokens.</p> <p></p> <p>Σας ευχαριστούμε για την κατανόηση και τη συνεχή υποστήριξή σας.</p>

<h2><strong>Въведение</strong></h2> <p></p> <p>Наскоро някои потребители забелязаха необичайна ситуация:</p> <blockquote> <p>„Изпратих само ‘Hi’, защо това изразходва над 10 000 токена?“</p> <p></p> </blockquote> <p>На пръв поглед това може да изглежда неочаквано. Съобщение от два символа би трябвало да изисква само няколко токена, нали?</p> <p>Отговорът е: <strong>моделът не обработва само вашето видимо съобщение.</strong></p> <p>Съвременните AI асистенти, особено агентите за програмиране като Codex, Claude Code и други AI инструменти, базирани в IDE, изпращат много повече информация заедно с вашето съобщение, за да помогнат на модела да разбере задачата и да предостави по-добри отговори.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2>Вашето съобщение е само малка част от контекста</h2> <p>Когато изпратите:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p></p> <p>действителната заявка, изпратена към AI модела, може да изглежда по-скоро така:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Системни инструкции + Потребителски настройки + Конфигурирани умения + Налични инструменти + Информация за проекта + Контекст на файловете + История на предишния разговор + Вашето съобщение: "Hi"</code></pre> <p></p> <p>Общият размер на всички тези компоненти е действителният контекст, обработван от модела.</p> <p>Следователно дори много кратко съобщение може да изразходва значителен брой токени.</p> <hr> <p></p> <h2><strong>Какво може да увеличи използването на контекст?</strong></h2> <h3>1. Конфигурирани умения</h3> <p></p> <p>Ако сте активирали персонализирани умения или AI възможности, техните инструкции трябва да бъдат заредени в контекста на модела.</p> <p></p> <p>Например:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Инструкции за умение A: 2,000 токена Инструкции за умение B: 3,000 токена Инструкции за умение 1,500 токена</code></pre> <p>Още преди да въведете каквото и да е, тези инструкции вече могат да заемат няколко хиляди токена.</p> <hr> <p></p> <h3>2. Инструменти и възможности на агента</h3> <p></p> <p>AI асистентите за програмиране обикновено предоставят инструменти като:</p> <ul> <li><p>Четене на файлове</p></li> <li><p>Търсене в код</p></li> <li><p>Изпълнение в терминал</p></li> <li><p>Git операции</p></li> <li><p>Достъп до браузър</p></li> <li><p>Външни интеграции</p></li> </ul> <p>Дефинициите и инструкциите за използване на тези инструменти също заемат място в контекста.</p> <hr> <p></p> <h3>3. Контекст на проекта и файловете</h3> <p></p> <p>Когато работите в IDE или в хранилище с код, AI клиентът може автоматично да включи:</p> <ul> <li><p>Структура на проекта</p></li> <li><p>Отворени файлове</p></li> <li><p>Фрагменти от код</p></li> <li><p>Зависимости</p></li> <li><p>Конфигурационни файлове</p></li> </ul> <p>Това позволява на AI да разбере вашия проект, но също така увеличава използването на контекст.</p> <hr> <p></p> <h3>4. История на предишния разговор</h3> <p></p> <p>Ако продължите съществуващ разговор, предишните съобщения обикновено се включват отново, за да може моделът да разбере контекста.</p> <p>Например:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Предишна дискусия: 12,000 токена Ново съобщение: Hi</code></pre> <p>Новата заявка все още може да съдържа предишните 12,000 токена.</p> <hr> <h2>Как да тествате минимално използване на токени</h2> <p>Ако искате да измерите използването на токени при просто съобщение, опитайте следното:</p> <ol> <li><p>Създайте напълно нов разговор.</p></li> <li><p>Деактивирайте персонализираните умения.</p></li> <li><p>Не прикачвайте файлове.</p></li> <li><p>Не отваряйте работно пространство на проект.</p></li> <li><p>Изпратете само:</p></li> </ol> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p>Това ще покаже приблизителното минимално използване на контекст.</p> <hr> <h2>Контекстен прозорец срещу използване на токени</h2> <p>Важно е да се прави разлика между:</p> <h3>Контекстен прозорец</h3> <p>Максималното количество информация, което моделът може да обработи в една заявка.</p> <p>Пример:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Контекстен прозорец от 1M токена</code></pre> <p>означава, че моделът теоретично може да обработва до 1 милион токена.</p> <h3>Използване на токени</h3> <p>Действителното количество токени, включени в конкретна заявка.</p> <p>Пример:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Потребителско съобщение: Hi Действителна заявка: Системни инструкции + инструменти + история + "Hi" Общо: 15,000 токена</code></pre> <p>Голям контекстен прозорец не означава, че всяка заявка ще изразходва само дължината на вашето съобщение.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2><strong>Заключение</strong></h2> <p></p> <p>Високото използване на токени при кратко съобщение не означава непременно проблем с модела или API.</p> <p></p> <p>В средите с AI агенти общият контекст включва много скрити компоненти, необходими за интелигентна работа. Едно просто „Hi“ все пак може да доведе до обработка на хиляди токени, ако сесията съдържа умения, инструменти, информация за проекта или предишна история.</p> <p></p> <p>Препоръчваме да започнете чиста сесия без допълнителен контекст, когато тествате реалното използване на токени.</p> <p></p> <p>Благодарим ви за разбирането и продължаващата подкрепа.</p>

<h2><strong>Introduktion</strong></h2> <p></p> <p>For nylig bemærkede nogle brugere en usædvanlig situation:</p> <blockquote> <p>"Jeg sendte kun ‘Hej’, hvorfor forbrugte det 10.000+ tokens?"</p> <p></p> </blockquote> <p>Ved første øjekast kan det virke uventet. En besked på to tegn burde kun kræve få tokens, ikke?</p> <p>Svaret er: <strong>Modellen behandler ikke kun din synlige besked.</strong></p> <p>Moderne AI-assistenter, især kodningsagenter som Codex, Claude Code og andre IDE-baserede AI-værktøjer, sender meget mere information sammen med din besked for at hjælpe modellen med at forstå opgaven og give bedre svar.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2>Din besked er kun en lille del af konteksten</h2> <p>Når du sender:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hej</code></pre> <p></p> <p>kan den faktiske anmodning, der sendes til AI-modellen, se mere sådan ud:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Systeminstruktioner + Brugerindstillinger + Konfigurerede færdigheder + Tilgængelige værktøjer + Projektinformation + Filkontekst + Tidligere samtalehistorik + Din besked: "Hej"</code></pre> <p></p> <p>Den samlede størrelse af alle disse komponenter er den faktiske kontekst, som modellen behandler.</p> <p>Derfor kan selv en meget kort besked forbruge et betydeligt antal tokens.</p> <hr> <p></p> <h2><strong>Hvad kan øge kontekstforbruget?</strong></h2> <h3>1. Konfigurerede færdigheder</h3> <p></p> <p>Hvis du har aktiveret brugerdefinerede færdigheder eller AI-funktioner, skal deres instruktioner indlæses i modellens kontekst.</p> <p></p> <p>For eksempel:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Instruktioner til færdighed A: 2.000 tokens Instruktioner til færdighed B: 3.000 tokens Instruktioner til færdighed 1.500 tokens</code></pre> <p>Selv før du skriver noget, kan disse instruktioner allerede optage flere tusinde tokens.</p> <hr> <p></p> <h3>2. Værktøjer og agentfunktioner</h3> <p></p> <p>AI-kodningsassistenter tilbyder normalt værktøjer som:</p> <ul> <li><p>Fillæsning</p></li> <li><p>Kodesøgning</p></li> <li><p>Terminalkørsel</p></li> <li><p>Git-operationer</p></li> <li><p>Browseradgang</p></li> <li><p>Eksterne integrationer</p></li> </ul> <p>Definitionerne og brugsinstruktionerne for disse værktøjer forbruger også kontekstplads.</p> <hr> <p></p> <h3>3. Projekt- og filkontekst</h3> <p></p> <p>Når du arbejder i et IDE eller et kode-repositorium, kan AI-klienten automatisk inkludere:</p> <ul> <li><p>Projektstruktur</p></li> <li><p>Åbne filer</p></li> <li><p>Kodestykker</p></li> <li><p>Afhængigheder</p></li> <li><p>Konfigurationsfiler</p></li> </ul> <p>Dette gør det muligt for AI’en at forstå dit projekt, men det øger også kontekstforbruget.</p> <hr> <p></p> <h3>4. Tidligere samtalehistorik</h3> <p></p> <p>Hvis du fortsætter en eksisterende samtale, bliver de tidligere beskeder normalt inkluderet igen, så modellen forstår konteksten.</p> <p>For eksempel:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Tidligere diskussion: 12.000 tokens Ny besked: Hej</code></pre> <p>Den nye anmodning kan stadig indeholde de foregående 12.000 tokens.</p> <hr> <h2>Sådan tester du minimalt tokenforbrug</h2> <p>Hvis du vil måle tokenforbruget for en simpel besked, så prøv følgende:</p> <ol> <li><p>Opret en helt ny samtale.</p></li> <li><p>Deaktivér brugerdefinerede færdigheder.</p></li> <li><p>Vedhæft ikke filer.</p></li> <li><p>Åbn ikke et projektarbejdsområde.</p></li> <li><p>Send kun:</p></li> </ol> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hej</code></pre> <p>Dette vil vise det omtrentlige minimale kontekstforbrug.</p> <hr> <h2>Kontekstvindue vs. tokenforbrug</h2> <p>Det er vigtigt at skelne mellem:</p> <h3>Kontekstvindue</h3> <p>Den maksimale mængde information, som en model kan behandle i én anmodning.</p> <p>Eksempel:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>1M token-kontekstvindue</code></pre> <p>betyder, at modellen teoretisk kan håndtere op til 1 million tokens.</p> <h3>Tokenforbrug</h3> <p>Den faktiske mængde tokens, der indgår i en specifik anmodning.</p> <p>Eksempel:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Brugerbesked: Hej Faktisk anmodning: Systeminstruktioner + værktøjer + historik + "Hej" I alt: 15.000 tokens</code></pre> <p>Et stort kontekstvindue betyder ikke, at hver anmodning kun vil forbruge længden af din besked.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2><strong>Konklusion</strong></h2> <p></p> <p>Højt tokenforbrug fra en kort besked betyder ikke nødvendigvis, at der er et problem med modellen eller API’et.</p> <p></p> <p>I AI-agentmiljøer omfatter den samlede kontekst mange skjulte komponenter, som er nødvendige for intelligent drift. Et simpelt "Hej" kan stadig resultere i, at tusindvis af tokens bliver behandlet, hvis sessionen indeholder færdigheder, værktøjer, projektinformation eller tidligere historik.</p> <p></p> <p>Vi anbefaler at starte en ren session uden yderligere kontekst, når du tester råt tokenforbrug.</p> <p></p> <p>Tak for din forståelse og fortsatte støtte.</p>

<h2><strong>소개</strong></h2> <p></p> <p>최근 일부 사용자는 다음과 같은 의외의 상황을 발견했습니다:</p> <blockquote> <p>‘Hi’만 보냈는데, 왜 10,000개가 넘는 토큰이 소모됐나요?</p> <p></p> </blockquote> <p>언뜻 보면 예상 밖의 일처럼 보일 수 있습니다. 두 글자짜리 메시지라면 몇 개의 토큰만 필요할 것 같지 않나요?</p> <p>답은 다음과 같습니다: <strong>모델은 화면에 보이는 메시지만 처리하는 것이 아닙니다.</strong></p> <p>최신 AI 어시스턴트, 특히 Codex, Claude Code 및 기타 IDE 기반 AI 도구 같은 코딩 에이전트는 모델이 작업을 이해하고 더 나은 응답을 제공할 수 있도록 사용자의 메시지와 함께 훨씬 더 많은 정보를 전송합니다.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2>사용자 메시지는 전체 컨텍스트의 작은 일부일 뿐입니다</h2> <p>사용자가 다음과 같이 보내면:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p></p> <p>AI 모델에 실제로 전송되는 요청은 다음과 더 비슷할 수 있습니다:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>시스템 지침 + 사용자 설정 + 구성된 스킬 + 사용 가능한 도구 + 프로젝트 정보 + 파일 컨텍스트 + 이전 대화 기록 + 사용자 메시지: "Hi"</code></pre> <p></p> <p>이 모든 구성 요소의 총합이 모델이 실제로 처리하는 컨텍스트입니다.</p> <p>따라서 아주 짧은 메시지라도 상당한 수의 토큰을 소모할 수 있습니다.</p> <hr> <p></p> <h2><strong>컨텍스트 사용량을 늘리는 요인은 무엇일까요?</strong></h2> <h3>1. 구성된 스킬</h3> <p></p> <p>사용자가 커스텀 스킬이나 AI 기능을 활성화해 두었다면, 해당 지침도 모델 컨텍스트에 함께 로드되어야 합니다.</p> <p></p> <p>예를 들어:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>스킬 A 지침: 2,000 토큰 스킬 B 지침: 3,000 토큰 스킬 C 지침: 1,500 토큰</code></pre> <p>따라서 사용자가 아무것도 입력하기 전부터 이러한 지침만으로도 이미 수천 개의 토큰을 차지할 수 있습니다.</p> <hr> <p></p> <h3>2. 도구와 에이전트 기능</h3> <p></p> <p>AI 코딩 어시스턴트는 보통 다음과 같은 도구를 제공합니다:</p> <ul> <li><p>파일 읽기</p></li> <li><p>코드 검색</p></li> <li><p>터미널 실행</p></li> <li><p>Git 작업</p></li> <li><p>브라우저 접근</p></li> <li><p>외부 연동</p></li> </ul> <p>이러한 도구의 정의와 사용 지침 역시 컨텍스트 공간을 소비합니다.</p> <hr> <p></p> <h3>3. 프로젝트 및 파일 컨텍스트</h3> <p></p> <p>IDE나 코드 저장소 내부에서 작업할 때 AI 클라이언트는 다음과 같은 정보를 자동으로 포함할 수 있습니다:</p> <ul> <li><p>프로젝트 구조</p></li> <li><p>열려 있는 파일</p></li> <li><p>코드 조각</p></li> <li><p>의존성</p></li> <li><p>설정 파일</p></li> </ul> <p>이 덕분에 AI는 프로젝트를 더 잘 이해할 수 있지만, 그만큼 컨텍스트 사용량도 증가합니다.</p> <hr> <p></p> <h3>4. 이전 대화 기록</h3> <p></p> <p>기존 대화를 이어서 진행하는 경우, 모델이 문맥을 이해할 수 있도록 이전 메시지들이 보통 다시 함께 포함됩니다.</p> <p>예를 들어:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>이전 대화: 12,000 토큰 새 메시지: Hi</code></pre> <p>새 요청에도 이전의 12,000 토큰이 그대로 포함될 수 있습니다.</p> <hr> <h2>최소 토큰 사용량을 테스트하는 방법</h2> <p>아주 단순한 메시지의 토큰 사용량을 측정하고 싶다면 다음을 시도해 보세요:</p> <ol> <li><p>완전히 새로운 대화를 시작합니다.</p></li> <li><p>커스텀 스킬을 비활성화합니다.</p></li> <li><p>파일을 첨부하지 않습니다.</p></li> <li><p>프로젝트 작업 공간을 열지 않습니다.</p></li> <li><p>다음만 전송합니다:</p></li> </ol> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p>이렇게 하면 대략적인 최소 컨텍스트 사용량을 확인할 수 있습니다.</p> <hr> <h2>컨텍스트 윈도우와 토큰 사용량의 차이</h2> <p>다음 두 개념은 구분해서 이해하는 것이 중요합니다:</p> <h3>컨텍스트 윈도우</h3> <p>모델이 한 번의 요청에서 처리할 수 있는 정보의 최대량입니다.</p> <p>예시:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>1M token context window</code></pre> <p>이는 모델이 이론적으로 최대 100만 토큰까지 처리할 수 있음을 의미합니다.</p> <h3>토큰 사용량</h3> <p>특정 요청에 실제로 포함된 토큰의 양입니다.</p> <p>예시:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>사용자 메시지: Hi 실제 요청: 시스템 지침 + 도구 + 기록 + "Hi" 총합: 15,000 토큰</code></pre> <p>큰 컨텍스트 윈도우를 지원한다고 해서 모든 요청이 사용자의 메시지 길이만큼만 소모된다는 뜻은 아닙니다.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2><strong>결론</strong></h2> <p></p> <p>짧은 메시지에서 높은 토큰 사용량이 발생한다고 해서 반드시 모델이나 API에 문제가 있다는 뜻은 아닙니다.</p> <p></p> <p>AI 에이전트 환경에서는 전체 컨텍스트에 지능적인 동작을 위해 필요한 많은 숨은 구성 요소가 포함됩니다. 세션에 스킬, 도구, 프로젝트 정보 또는 이전 대화 기록이 들어 있다면, 단순한 ‘Hi’만으로도 수천 개의 토큰이 처리될 수 있습니다.</p> <p></p> <p>순수한 토큰 사용량을 테스트하려면 추가 컨텍스트 없이 깨끗한 새 세션에서 시작하는 것을 권장합니다.</p> <p></p> <p>이해와 지속적인 지원에 감사드립니다.</p>

<h2><strong>المقدمة</strong></h2> <p></p> <p>لاحظ بعض المستخدمين مؤخرًا حالة غير معتادة:</p> <blockquote> <p>"لقد أرسلت فقط ‘Hi’، فلماذا استهلكت 10,000+ توكن؟"</p> <p></p> </blockquote> <p>للوهلة الأولى، قد يبدو هذا غير متوقع. فرسالة مكوّنة من حرفين فقط يُفترض أن تحتاج إلى عدد قليل من التوكنات، أليس كذلك؟</p> <p>الإجابة هي: <strong>النموذج لا يعالج رسالتك الظاهرة فقط.</strong></p> <p>تقوم المساعدات الحديثة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، وخاصة وكلاء البرمجة مثل Codex وClaude Code وغيرها من أدوات الذكاء الاصطناعي المدمجة في بيئات التطوير، بإرسال معلومات أكثر بكثير مع رسالتك لمساعدة النموذج على فهم المهمة وتقديم ردود أفضل.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2>رسالتك ليست سوى جزء صغير من السياق</h2> <p>عندما ترسل:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p></p> <p>فقد يبدو الطلب الفعلي المُرسل إلى نموذج الذكاء الاصطناعي أقرب إلى هذا:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>تعليمات النظام + إعدادات المستخدم + المهارات المُعدّة + الأدوات المتاحة + معلومات المشروع + سياق الملفات + سجل المحادثة السابق + رسالتك: "Hi"</code></pre> <p></p> <p>يمثل الحجم الإجمالي لجميع هذه المكونات السياق الفعلي الذي يعالجه النموذج.</p> <p>لذلك، حتى الرسالة القصيرة جدًا قد تستهلك عددًا كبيرًا من التوكنات.</p> <hr> <p></p> <h2><strong>ما الذي يمكن أن يزيد من استهلاك السياق؟</strong></h2> <h3>1. المهارات المُعدّة</h3> <p></p> <p>إذا قمت بتمكين مهارات مخصصة أو قدرات ذكاء اصطناعي إضافية، فيجب تحميل تعليماتها ضمن سياق النموذج.</p> <p></p> <p>على سبيل المثال:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>تعليمات المهارة A: 2,000 توكن تعليمات المهارة B: 3,000 توكن تعليمات المهارة 1,500 توكن</code></pre> <p>حتى قبل أن تكتب أي شيء، قد تكون هذه التعليمات قد شغلت بالفعل عدة آلاف من التوكنات.</p> <hr> <p></p> <h3>2. الأدوات وقدرات الوكيل</h3> <p></p> <p>عادةً ما توفر مساعدات البرمجة بالذكاء الاصطناعي أدوات مثل:</p> <ul> <li><p>قراءة الملفات</p></li> <li><p>البحث في الشيفرة</p></li> <li><p>تنفيذ الأوامر في الطرفية</p></li> <li><p>عمليات Git</p></li> <li><p>الوصول إلى المتصفح</p></li> <li><p>التكاملات الخارجية</p></li> </ul> <p>كما أن تعريفات هذه الأدوات وتعليمات استخدامها تستهلك أيضًا مساحة من السياق.</p> <hr> <p></p> <h3>3. سياق المشروع والملفات</h3> <p></p> <p>عند العمل داخل بيئة تطوير أو مستودع شيفرة، قد يقوم عميل الذكاء الاصطناعي تلقائيًا بتضمين:</p> <ul> <li><p>هيكل المشروع</p></li> <li><p>الملفات المفتوحة</p></li> <li><p>مقتطفات من الشيفرة</p></li> <li><p>التبعيات</p></li> <li><p>ملفات الإعداد</p></li> </ul> <p>وهذا يساعد الذكاء الاصطناعي على فهم مشروعك، لكنه يزيد أيضًا من استهلاك السياق.</p> <hr> <p></p> <h3>4. سجل المحادثة السابق</h3> <p></p> <p>إذا تابعت محادثة قائمة، فعادةً ما تُضمَّن الرسائل السابقة مرة أخرى حتى يفهم النموذج السياق.</p> <p>على سبيل المثال:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>المناقشة السابقة: 12,000 توكن الرسالة الجديدة: Hi</code></pre> <p>قد يظل الطلب الجديد يحتوي على 12,000 توكن السابقة.</p> <hr> <h2>كيفية اختبار الحد الأدنى لاستهلاك التوكنات</h2> <p>إذا كنت تريد قياس استهلاك التوكنات لرسالة بسيطة، فيُرجى تجربة ما يلي:</p> <ol> <li><p>أنشئ محادثة جديدة تمامًا.</p></li> <li><p>عطّل المهارات المخصصة.</p></li> <li><p>لا تُرفق ملفات.</p></li> <li><p>لا تفتح مساحة عمل لمشروع.</p></li> <li><p>أرسل فقط:</p></li> </ol> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre> <p>سيوضح هذا الحد الأدنى التقريبي لاستهلاك السياق.</p> <hr> <h2>نافذة السياق مقابل استهلاك التوكنات</h2> <p>من المهم التمييز بين:</p> <h3>نافذة السياق</h3> <p>الحد الأقصى لكمية المعلومات التي يمكن للنموذج معالجتها في طلب واحد.</p> <p>مثال:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>نافذة سياق بسعة 1M توكن</code></pre> <p>وهذا يعني أن النموذج يمكنه نظريًا التعامل مع ما يصل إلى مليون توكن.</p> <h3>استهلاك التوكنات</h3> <p>الكمية الفعلية من التوكنات المضمنة في طلب محدد.</p> <p>مثال:</p> <pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>رسالة المستخدم: Hi الطلب الفعلي: تعليمات النظام + الأدوات + السجل + "Hi" الإجمالي: 15,000 توكن</code></pre> <p>وجود نافذة سياق كبيرة لا يعني أن كل طلب سيستهلك فقط طول رسالتك.</p> <p></p> <hr> <p></p> <h2><strong>الخلاصة</strong></h2> <p></p> <p>الاستهلاك المرتفع للتوكنات الناتج عن رسالة قصيرة لا يشير بالضرورة إلى وجود مشكلة في النموذج أو واجهة البرمجة.</p> <p></p> <p>في بيئات وكلاء الذكاء الاصطناعي، يتضمن السياق الإجمالي العديد من المكونات المخفية المطلوبة للتشغيل الذكي. لذلك يمكن أن تؤدي رسالة بسيطة مثل "Hi" إلى معالجة آلاف التوكنات إذا كانت الجلسة تحتوي على مهارات أو أدوات أو معلومات مشروع أو سجل سابق.</p> <p></p> <p>نوصي ببدء جلسة نظيفة دون سياق إضافي عند اختبار استهلاك التوكنات الخام.</p> <p></p> <p>شكرًا لتفهمكم ودعمكم المستمر.</p>

<h2><strong>Introduction</strong></h2><p></p><p>Recently, some users noticed an unusual situation:</p><blockquote><p>“I only sent ‘Hi’, why did it consume 10,000+ tokens?”</p><p></p></blockquote><p>At first glance, this may seem unexpected. A two-character message should only require a few tokens, right?</p><p>The answer is: <strong>the model does not only process your visible message.</strong></p><p>Modern AI assistants, especially coding agents such as Codex, Claude Code, and other IDE-based AI tools, send much more information together with your message to help the model understand the task and provide better responses.</p><p></p><hr><p></p><h2>Your Message Is Only a Small Part of the Context</h2><p>When you send:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre><p></p><p>the actual request sent to the AI model may look more like this:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>System Instructions + User Settings + Configured Skills + Available Tools + Project Information + File Context + Previous Conversation History + Your Message: "Hi"</code></pre><p></p><p>The total size of all these components is the actual context processed by the model.</p><p>Therefore, even a very short message can consume a significant number of tokens.</p><hr><p></p><h2><strong>What Can Increase Context Usage?</strong></h2><h3>1. Configured Skills</h3><p></p><p>If you have enabled custom skills or AI capabilities, their instructions need to be loaded into the model context.</p><p></p><p>For example:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Skill A instructions: 2,000 tokens Skill B instructions: 3,000 tokens Skill C instructions: 1,500 tokens</code></pre><p>Even before you type anything, these instructions may already occupy several thousand tokens.</p><hr><p></p><h3>2. Tools and Agent Capabilities</h3><p></p><p>AI coding assistants usually provide tools such as:</p><ul><li><p>File reading</p></li><li><p>Code search</p></li><li><p>Terminal execution</p></li><li><p>Git operations</p></li><li><p>Browser access</p></li><li><p>External integrations</p></li></ul><p>The definitions and usage instructions of these tools also consume context space.</p><hr><p></p><h3>3. Project and File Context</h3><p></p><p>When working inside an IDE or code repository, the AI client may automatically include:</p><ul><li><p>Project structure</p></li><li><p>Open files</p></li><li><p>Code snippets</p></li><li><p>Dependencies</p></li><li><p>Configuration files</p></li></ul><p>This allows the AI to understand your project, but it also increases context usage.</p><hr><p></p><h3>4. Previous Conversation History</h3><p></p><p>If you continue an existing conversation, the previous messages are usually included again so the model understands the context.</p><p>For example:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Previous discussion: 12,000 tokens New message: Hi</code></pre><p>The new request may still contain the previous 12,000 tokens.</p><hr><h2>How to Test Minimum Token Usage</h2><p>If you want to measure the token usage of a simple message, please try the following:</p><ol><li><p>Create a completely new conversation.</p></li><li><p>Disable custom skills.</p></li><li><p>Do not attach files.</p></li><li><p>Do not open a project workspace.</p></li><li><p>Send only:</p></li></ol><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>Hi</code></pre><p>This will show the approximate minimum context usage.</p><hr><h2>Context Window vs Token Usage</h2><p>It is important to distinguish between:</p><h3>Context Window</h3><p>The maximum amount of information a model can process in one request.</p><p>Example:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>1M token context window</code></pre><p>means the model can theoretically handle up to 1 million tokens.</p><h3>Token Usage</h3><p>The actual amount of tokens included in a specific request.</p><p>Example:</p><pre class="rounded-lg bg-slate-950 px-4 py-3 text-slate-100"><code>User message: Hi Actual request: System instructions + tools + history + "Hi" Total: 15,000 tokens</code></pre><p>A large context window does not mean every request will only consume the length of your message.</p><p></p><hr><p></p><h2><strong>Conclusion</strong></h2><p></p><p>High token usage from a short message does not necessarily indicate a problem with the model or API.</p><p></p><p>In AI agent environments, the total context includes many hidden components required for intelligent operation. A simple “Hi” can still result in thousands of tokens being processed if the session contains skills, tools, project information, or previous history.</p><p></p><p>We recommend starting a clean session without additional context when testing raw token usage.</p><p></p><p>Thank you for your understanding and continued support.</p>

<p>Codex-in GPT-5.6-sol üçün yanlış kontekst pəncərəsi ölçüsü göstərə bilməsi ilə bağlı problemi təsdiqləmişik.</p> <p>Problem əsas model imkanlarından deyil, konfiqurasiya və metadata idarəetməmizdən qaynaqlanırdı.</p> <p>Hazırda daha geniş sistem refaktorinqi üzərində işləyirik. Müvəqqəti bir yamaq tətbiq etmək əvəzinə, sabitliyi təmin etmək üçün düzəlişi tam testdən sonra yayımlayacağıq.</p> <p>Bu problemi bildirən istifadəçiyə təşəkkür edirik. Rəyinizi yüksək qiymətləndiririk və düzəliş tətbiq edildikdən sonra hər kəsi yeniləyəcəyik.</p>

<p>Nakumpirma namin ang isang isyu kung saan maaaring magpakita ang Codex ng maling laki ng context window para sa GPT-5.6-sol.</p><p>Ang problema ay dulot ng aming configuration at paghawak ng metadata, hindi ng mismong kakayahan ng modelo.</p><p>Kasalukuyan kaming nagtatrabaho sa mas malaking refactoring ng sistema. Sa halip na maglapat ng pansamantalang patch, ilalabas namin ang ayos pagkatapos ng buong pagsusuri upang matiyak ang katatagan.</p><p>Salamat sa user na nag-ulat ng isyung ito. Pinahahalagahan namin ang inyong feedback at ia-update namin ang lahat sa oras na ma-deploy ang ayos.</p>

<p>Codex ለ GPT-5.6-sol የተሳሳተ የኮንቴክስት መስኮት መጠን ሊያሳይ ይችላል የሚለውን ችግር አረጋግጠናል።</p><p>ችግሩ የተፈጠረው በእኛ የማዋቀር እና የሜታዳታ አስተዳደር ምክንያት ነው፣ እንጂ በመሠረታዊው የሞዴል ችሎታ ምክንያት አይደለም።</p><p>በአሁኑ ጊዜ ሰፊ የስርዓት መቀየር ላይ እየሠራን ነው። ጊዜያዊ ፓች ከመተግበር ይልቅ፣ መረጋጋትን ለማረጋገጥ ሙሉ ሙከራ ከተካሄደ በኋላ ማስተካከያውን እንለቀቃለን።</p><p>ይህን ችግር ለรายተው ተጠቃሚ እናመሰግናለን። አስተያየታችሁን እናከብራለን እና ማስተካከያው ከተለቀቀ በኋላ ሁሉንም እናዘምናለን።</p>

<p>Tumethibitisha tatizo ambapo Codex inaweza kuonyesha ukubwa usio sahihi wa dirisha la muktadha kwa GPT-5.6-sol.</p><p>Tatizo hili lilisababishwa na usanidi wetu na ushughulikiaji wa metadata, si na uwezo wa msingi wa modeli.</p><p>Kwa sasa tunafanyia kazi urekebishaji mkubwa zaidi wa mfumo. Badala ya kutumia kiraka cha muda, tutatoa suluhisho baada ya majaribio kamili ili kuhakikisha uthabiti.</p><p>Asante kwa mtumiaji aliyeripoti tatizo hili. Tunathamini maoni yako na tutawajulisha wote mara tu suluhisho litakapowekwa.</p>

<p>आम्ही अशी समस्या पुष्टी केली आहे की Codex कधीकधी GPT-5.6-sol साठी चुकीचा संदर्भ विंडो आकार दाखवू शकतो.</p><p>ही समस्या मूळ मॉडेल क्षमतेमुळे नव्हे, तर आमच्या कॉन्फिगरेशन आणि मेटाडेटा हाताळणीमुळे निर्माण झाली होती.</p><p>आम्ही सध्या मोठ्या प्रणाली रीफॅक्टरिंगवर काम करत आहोत. तात्पुरता पॅच लागू करण्याऐवजी, स्थिरता सुनिश्चित करण्यासाठी आम्ही संपूर्ण चाचणीनंतर दुरुस्ती प्रकाशित करू.</p><p>ही समस्या नोंदवणाऱ्या वापरकर्त्याचे आभार. आम्ही आपल्या अभिप्रायाचे कौतुक करतो आणि दुरुस्ती तैनात झाल्यानंतर सर्वांना अद्यतन देऊ.</p>

<p>GPT-5.6-sol కోసం Codex తప్పు సందర్భ విండో పరిమాణాన్ని ప్రదర్శించే సమస్య ఉందని మేము ధృవీకరించాము.</p><p>ఈ సమస్యకు కారణం ప్రాథమిక మోడల్ సామర్థ్యం కాదు; మా కాన్ఫిగరేషన్ మరియు మెటాడేటా నిర్వహణ.</p><p>మేము ప్రస్తుతం విస్తృతమైన సిస్టమ్ రీఫాక్టరింగ్‌పై పని చేస్తున్నాము. తాత్కాలిక ప్యాచ్‌ను వర్తింపజేయడం బదులుగా, స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించేందుకు పూర్తి పరీక్షల తరువాత పరిష్కారాన్ని విడుదల చేస్తాము.</p><p>ఈ సమస్యను నివేదించిన వినియోగదారికి ధన్యవాదాలు. మీ అభిప్రాయాన్ని మేము అభినందిస్తున్నాము మరియు పరిష్కారం అమలు చేసిన వెంటనే అందరికీ సమాచారం అందిస్తాము.</p>

<p>GPT-5.6-sol க்கான சூழல் சாளர அளவை Codex தவறாகக் காட்டக்கூடிய ஒரு சிக்கலை நாங்கள் உறுதிப்படுத்தியுள்ளோம்.</p> <p>இந்தப் பிரச்சினை அடிப்படை மாதிரி திறனால் அல்ல, எங்கள் கட்டமைப்பு மற்றும் மெட்டாடேட்டா கையாளுதலால் ஏற்பட்டது.</p> <p>நாங்கள் தற்போது பெரிய அளவிலான அமைப்பு மறுசீரமைப்பில் பணியாற்றி வருகிறோம். தற்காலிக சரிசெய்தலைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பதிலாக, நிலைத்தன்மையை உறுதிசெய்ய முழுமையான சோதனைக்குப் பிறகு இந்தத் திருத்தத்தை வெளியிடுவோம்.</p> <p>இந்தச் சிக்கலை அறியத்தந்த பயனருக்கு நன்றி. உங்கள் பின்னூட்டத்தை நாங்கள் மதிக்கிறோம்; திருத்தம் செயல்படுத்தப்பட்டதும் அனைவருக்கும் புதுப்பிப்பை வழங்குவோம்.</p>

<p>আমরা নিশ্চিত করেছি যে একটি সমস্যা রয়েছে যেখানে Codex GPT-5.6-sol-এর জন্য ভুল কনটেক্সট উইন্ডো আকার প্রদর্শন করতে পারে।</p><p>সমস্যাটি মূল মডেলের সক্ষমতার কারণে নয়, বরং আমাদের কনফিগারেশন এবং মেটাডেটা হ্যান্ডলিংয়ের কারণে হয়েছে।</p><p>আমরা বর্তমানে একটি বৃহত্তর সিস্টেম রিফ্যাক্টরিং নিয়ে কাজ করছি। অস্থায়ী প্যাচ প্রয়োগ করার পরিবর্তে, স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করতে পূর্ণাঙ্গ পরীক্ষার পর আমরা সমাধানটি প্রকাশ করব।</p><p>এই সমস্যাটি রিপোর্ট করেছেন যে ব্যবহারকারী, তাকে ধন্যবাদ। আপনার মতামতের আমরা প্রশংসা করি এবং সমাধানটি ডিপ্লয় হওয়ার পর সবাইকে আপডেট জানাব।</p>