NodeBB

<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>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>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 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>ہم نے ایک ایسے مسئلے کی تصدیق کی ہے جس میں Codex، GPT-5.6-sol کے لیے کانٹیکسٹ ونڈو کا سائز غلط دکھا سکتا ہے۔</p><p>یہ مسئلہ بنیادی ماڈل کی صلاحیت کی وجہ سے نہیں بلکہ ہماری کنفیگریشن اور میٹاڈیٹا ہینڈلنگ کی وجہ سے پیدا ہوا۔</p><p>ہم اس وقت ایک بڑی سسٹم ری فیکٹرنگ پر کام کر رہے ہیں۔ عارضی پیچ لگانے کے بجائے، ہم استحکام یقینی بنانے کے لیے مکمل جانچ کے بعد یہ درستگی جاری کریں گے۔</p><p>اس مسئلے کی اطلاع دینے والے صارف کا شکریہ۔ ہم آپ کی آراء کی قدر کرتے ہیں اور درستگی نافذ ہونے کے بعد سب کو آگاہ کریں گے۔</p>

<p>Мы подтвердили проблему, из-за которой Codex может отображать неверный размер контекстного окна для GPT-5.6-sol.</p><p>Проблема была вызвана нашей конфигурацией и обработкой метаданных, а не базовыми возможностями модели.</p><p>В настоящее время мы работаем над более масштабным рефакторингом системы. Вместо применения временного патча мы выпустим исправление после полного тестирования, чтобы обеспечить стабильность.</p><p>Спасибо пользователю, который сообщил об этой проблеме. Мы ценим вашу обратную связь и сообщим всем обновления, как только исправление будет развернуто.</p>

<p>Ми підтвердили проблему, через яку Codex може відображати неправильний розмір вікна контексту для GPT-5.6-sol.</p><p>Проблему було спричинено нашою конфігурацією та обробкою метаданих, а не базовими можливостями моделі.</p><p>Наразі ми працюємо над масштабнішим рефакторингом системи. Замість застосування тимчасового патча ми випустимо виправлення після повного тестування, щоб забезпечити стабільність.</p><p>Дякуємо користувачу, який повідомив про цю проблему. Ми цінуємо ваш відгук і повідомимо всіх, щойно виправлення буде розгорнуто.</p>

<p>เราได้ยืนยันแล้วว่ามีปัญหาหนึ่งที่อาจทำให้ Codex แสดงขนาด context window ของ GPT-5.6-sol ไม่ถูกต้อง</p> <p>ปัญหานี้เกิดจากการจัดการคอนฟิกและเมทาดาทาของเรา ไม่ใช่จากความสามารถพื้นฐานของตัวโมเดล</p> <p>ขณะนี้เรากำลังดำเนินการรีแฟกเตอร์ระบบครั้งใหญ่ แทนที่จะใช้แพตช์ชั่วคราว เราจะปล่อยการแก้ไขหลังจากผ่านการทดสอบอย่างครบถ้วนเพื่อให้มั่นใจในเสถียรภาพ</p> <p>ขอขอบคุณผู้ใช้ที่รายงานปัญหานี้ เราซาบซึ้งกับคำติชมของคุณ และจะแจ้งอัปเดตให้ทุกคนทราบอีกครั้งเมื่อมีการปรับใช้การแก้ไขแล้ว</p>

<p>Kami telah mengonfirmasi adanya masalah di mana Codex dapat menampilkan ukuran jendela konteks yang tidak akurat untuk GPT-5.6-sol.</p><p>Masalah ini disebabkan oleh konfigurasi dan penanganan metadata kami, bukan oleh kemampuan model yang mendasarinya.</p><p>Saat ini kami sedang mengerjakan refaktorisasi sistem yang lebih besar. Alih-alih menerapkan patch sementara, kami akan merilis perbaikannya setelah pengujian penuh untuk memastikan stabilitas.</p><p>Terima kasih kepada pengguna yang melaporkan masalah ini. Kami menghargai masukan Anda dan akan memberi kabar terbaru setelah perbaikannya diterapkan.</p>

<p>Codex'in GPT-5.6-sol için yanlış bir bağlam penceresi boyutu gösterebildiği bir sorunu doğruladık.</p> <p>Sorun, temel model kapasitesinden değil, yapılandırma ve metadata işleme sürecimizden kaynaklanıyordu.</p> <p>Şu anda daha kapsamlı bir sistem yeniden yapılandırması üzerinde çalışıyoruz. Geçici bir yama uygulamak yerine, kararlılığı sağlamak için düzeltmeyi tam testlerden sonra yayınlayacağız.</p> <p>Bu sorunu bildiren kullanıcıya teşekkür ederiz. Geri bildiriminizi takdir ediyoruz ve düzeltme dağıtıldığında herkesi bilgilendireceğiz.</p>

<p>Kami telah mengesahkan satu isu di mana Codex mungkin memaparkan saiz tetingkap konteks yang tidak tepat untuk GPT-5.6-sol.</p><p>Masalah ini berpunca daripada pengendalian konfigurasi dan metadata kami, bukan daripada keupayaan model asas.</p><p>Kami kini sedang mengusahakan pemfaktoran semula sistem yang lebih besar. Daripada menggunakan tampalan sementara, kami akan mengeluarkan pembaikan selepas ujian penuh bagi memastikan kestabilan.</p><p>Terima kasih kepada pengguna yang melaporkan isu ini. Kami menghargai maklum balas anda dan akan memaklumkan semua orang sebaik sahaja pembaikan ini dilaksanakan.</p>

<p>Potvrdili smo problem zbog kog Codex može prikazivati netačnu veličinu kontekstualnog prozora za GPT-5.6-sol.</p><p>Problem je izazvan našom konfiguracijom i rukovanjem metapodacima, a ne osnovnim mogućnostima modela.</p><p>Trenutno radimo na većem refaktorisanju sistema. Umesto primene privremene zakrpe, objavićemo ispravku nakon potpunog testiranja kako bismo osigurali stabilnost.</p><p>Hvala korisniku koji je prijavio ovaj problem. Cenimo vaše povratne informacije i obavestićemo sve čim ispravka bude uvedena.</p>