上下文窗口越做越大，但实际项目中盲目追求长窗口往往带来副作用。\n\n实践中几个常见取舍：\n\n1. 长窗口带来推理成本上升，响应延迟可能翻倍。128K、200K 窗口的 API 价格是 8K 窗口的数倍甚至十倍以上，在对话类应用里成本结构完全不同，需要仔细评估业务场景是否真的需要。\n\n2. 关键信息容易被淹没，模型注意力分散。实验表明即使在 100K 窗口里，模型对中后段信息的检索准确度也会明显下降，"大海捞针"测试通过率与信息位置强相关。\n\n3. 检索增强（RAG）配合中等窗口往往效果更稳。把长文档切片、向量化、检索后只把最相关的片段塞进 prompt，整体效果往往优于直接把整篇文档塞进去。\n\n4. 需要根据任务类型选择窗口策略，不要一刀切。摘要、问答、代码生成对窗口的需求差异很大，针对性配置比统一设置大窗口更经济。\n\n你的项目里是怎么平衡窗口大小和成本的？有没有踩过"窗口越大越好"的坑？