支持最大上下文窗口的 LLM API：哪些模型可处理 1M Tokens？

如果你正在寻找支持最大上下文窗口的 LLM，那么在当前的 API 实践中，现实的答案并不是“挑最大的数字然后直接上线”。更实用的做法是：选择一个对你的账号可用的长上下文路由，核实准确的模型 ID，在完整提示词范围内测试召回表现，并为输出、缓存和重试行为预留预算。

截至这次来源核查，当前广泛公开文档中最大的上下文窗口大致集中在 1M token 级别：OpenAI 列出了 1.05M token 的 GPT-6 系列模型，Anthropic 列出了多个 1M token 的 Claude 模型，Google Gemini 和若干中国来源的前沿模型也列出了 1M 级窗口，而 xAI 当前的 Grok 4.3 文档列出了 1M。更早的 xAI Grok Fast 发布文章曾宣传 2M token 窗口，但在选择生产 API 路由时，当前迁移和模型文档比过时的发布文案更重要。

对于开发者和 AI 产品团队来说，问题应该是：哪个支持最大上下文窗口的 LLM API 能够处理真实工作负载，而不会出现静默截断、延迟飙升、预算失控或模型 ID 意外变化？

支持最大上下文窗口的 LLM API：快速答案

用于生产 API 工作流的支持最大上下文窗口 LLM，取决于你指的是“历史上宣布过的最大数字”，还是“今天可以稳定调用的最大当前模型路由”。

可将下面这份基于来源核查的简表作为起点：

已核查来源：OpenAI 模型文档、Anthropic 上下文窗口文档、Google Gemini 模型文档、DeepSeek API 文档、Alibaba Model Studio 文档、Moonshot/Kimi K3 材料、xAI 模型与迁移文档、Cohere 模型文档，以及 Mistral 文档。

为什么“最大”不等于“最好”

当你的产品需要处理整个代码仓库、长合同集合、支持历史记录、研究语料库或多小时的 agent 会话时，支持最大上下文窗口的 LLM 很有吸引力。但更大的窗口也可能掩盖代价高昂的失败模式。

比标题里的 token 数字更重要的有四项检查：

1. 可用输入窗口。 有些文档列出的是总上下文；另一些则将输入和输出分开。如果一个请求允许总共 1M tokens，但需要 64K 输出 tokens，你就不能安全地把整个提示词都用于输入。
2. 输出上限。 长上下文摘要、代码迁移和报告生成，往往先受输出限制影响，而不是输入限制。
3. 召回质量。 一个模型可以接受 1M tokens，但仍可能遗漏提示词中间的细节。要先做 needle、引用和 diff 重建测试，再信任它。
4. 成本与延迟。 一个长提示词在技术上可能是有效的，但对于用户流程来说，仍可能太慢或太贵。

这就是 Flatkey 将长上下文选择视为路由问题，而不是冷知识问答的原因。一个统一的 key 和请求账本，可以帮助团队比较不同提供商之间的模型 ID、输入 tokens、输出 tokens、缓存行为、重试以及最终路由，而不是把实验分散在各自独立的提供商账号中。

长上下文 API 选择框架

在评估用于某个功能的支持最大上下文窗口 LLM 时，请使用以下框架。

1. 在选择模型之前先定义任务

先从提示词的形态开始：

当仅靠检索就会丢失重要顺序、代码依赖关系或对话状态时，最大的上下文窗口 LLM 通常值得测试。如果任务只是基于静态知识库的简单问答，那么上下文较小但检索更好的模型可能更快也更便宜。

2. 测试精确的模型路由

不要把 "Claude," "Gemini," "Qwen," 或 "Grok" 当作品牌名来测试。要测试你的产品实际会调用的模型 ID。

你的测试记录应包括：

long_context_route_test:
  checked_at: "2026-10-12"
  provider: "example-provider"
  model_id: "exact-model-id"
  advertised_context_window: "1M"
  max_input_tokens_tested: 850000
  max_output_tokens_requested: 16000
  cache_enabled: true
  batch_or_priority_mode: "standard"
  fallback_route: "exact-fallback-model-id"
  pass_conditions:
    - no truncation
    - citations from beginning middle and end
    - stable JSON or markdown structure
    - latency within product SLO
    - accepted-output cost within budget

这能让最大的上下文窗口 LLM 对比始终与用户实际会体验到的路由保持一致。

3. 区分上下文窗口和输出窗口

对于长上下文工作，输出上限往往是隐藏的约束。Google Gemini 3.8 Flash 文档说明输入上限为 1,048,576 个 token，输出上限为 65,536 个 token。OpenAI 的 GPT-6 系列模型文档列出了 1.05M 上下文和 128K 最大输出。Anthropic 当前的 1M 上下文窗口文档也注明了受支持的 1M 模型最大输出为 128K。

这些容量都足以胜任严肃的长上下文工作，但它们并不能互换。一个要求完整迁移计划、生成代码补丁和解释说明的产品，可能更关注输出预算而不是原始输入大小。

4. 将已退役和旧版 slug 视为风险

在搜索 "which LLM has the largest context window" 时排名靠前的 SEO 页面，常常混杂着当前文档、预览发布、聚合列表和已退役的模型名称。这在代码中很危险。

例如，xAI 有关于 Grok Fast 模型的官方发布材料，显示其上下文窗口为 2M tokens，但生产决策应以当前模型和迁移文档为准。如果某个旧版 slug 被映射到更新后的模型，你可能会继承与最初公告所承诺的不同上下文限制、定价策略或行为。

最稳妥的规则是：在评估期间调用提供商的模型元数据端点或当前模型页面，然后把检查日期连同路由一起保存。

应该先测试哪个模型？

下面是面向产品团队的务实路由顺序。

用于代码库分析

先从一个擅长代码且支持结构化输出的 1M 级模型开始。OpenAI GPT-6 系列路由、Claude 1M 路由、Gemini 3.8 Flash、Qwen3.8 Max、Kimi K3 和 DeepSeek V4 路由，都是合理候选，具体取决于你的质量、地区和成本要求。

再加入一个更小的备用模型，用于廉价分类、文件分组和预过滤。最大的上下文窗口 LLM 不应是每个请求唯一的路由。

Flatkey 相关阅读：How to Evaluate a New Model in 48 Hours、AI Model Catalog Guide，以及 LLM API fallback routing。

用于长文档和合规审查

优先选择具备可靠引用行为、足够输出空间来呈现结构化发现，以及可预测数据处理能力的模型。用包含重复定义、相互矛盾条款和后期修订的文档来测试模型。

如果你正在比较 Claude、Gemini 和 OpenAI 路由，也请阅读 Gemini vs Claude API routing checks 和 Claude vs GPT API routing。

用于 agent 记忆

不要假设 1M token 的模型应该永远保留完整转录。工具日志、浏览器输出、失败尝试和重复的系统说明都可能挤占真实任务状态。

使用压缩、清理工具结果和路由哨兵。最大的上下文窗口 LLM 应该扩展 agent 的工作集，而不是成为跳过记忆卫生的借口。

用于成本敏感的摘要

先从分块、缓存和小模型预处理开始。然后只把困难的合并上下文升级到 1M 级路由。

对于预算工作，请将本文与 AI API pricing comparison、how to compare AI model prices，以及 AI API quota management 一起阅读。

一个可复制的长上下文基准测试

在采用最大上下文窗口 LLM 路线之前，先做一个小型基准测试。

benchmark_name: long_context_route_canary
prompt_shape:
  total_input_tokens: [128000, 256000, 500000, 850000]
  hidden_facts:
    beginning: 5
    middle: 5
    end: 5
  distractor_facts: 20
required_outputs:
  - beginning middle and end 中的精确引用事实
  - 冲突摘要
  - 带有源跨度的 JSON 对象
  - 简洁的最终建议
fail_if:
  - answer 仅引用开头或结尾
  - 中间事实被幻觉生成或被跳过
  - 在最终 JSON 之前输出被截断
  - 延迟超过产品 SLO
  - 接受输出的成本超过预算
routing_policy:
  primary: "1M-class model"
  fallback: "smaller model plus retrieval"
  retry_rule: "仅在传输或提供方侧错误时重试"

这个测试会给你一个真实答案，而不是通用排行榜式的回答，来回答“哪种 LLM 拥有最适合我们、且可用的最大上下文窗口？”

Flatkey 如何帮助比较长上下文路线

当你需要在多个提供商之间测试长上下文 API，而又不想每次都重建凭据、计费和用量跟踪时，Flatkey 很有用。

借助多提供商 API 路由，你的团队可以：

• 通过一个密钥和一个余额调用官方模型端点。
• 在一个账本中跟踪输入 token、输出 token、缓存行为、重试和成本。
• 将 1M 级路线与更小的备用路线进行比较。
• 按环境或团队分别保留模型白名单和子密钥预算。
• 在更少的应用代码改动下，把工作负载从一个提供商迁移到另一个提供商。

一个典型的 OpenAI 兼容配置如下：

from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["FLATKEY_API_KEY"],
    base_url="https://router.flatkey.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="your-tested-long-context-route",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "仅返回带引用的发现。"},
        {"role": "user", "content": "分析附带的长上下文语料。"},
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

关键不在于这段代码片段本身。关键在于其背后的路由记录：准确的模型 ID、检查日期、上下文上限、备用策略以及用量账本。

选择最大上下文窗口 LLM 时的常见错误

错误 1：比较品牌名称而不是模型 ID

“Claude 支持 1M”不如“我能调用的这个确切 Claude 模型 ID 在 API 路由上支持 1M”有用。模型家族变化很快。

错误 2：忽略输出 token

如果你的提示几乎占满了整个上下文窗口，模型可能就没有足够空间回答。要为输出和推理保留余量。

错误 3：不经提供商检查就相信聚合器数据

聚合器适合用于发现，但生产决策应先验证第一方文档或实时模型元数据。

错误 4：所有任务都使用同一个长上下文模型

大多数产品需要分层路由：廉价抽取、中等综合，以及在上下文确实会改变答案时才升级到最大上下文窗口 LLM。

错误 5：跳过备用行为

长提示会以不同方式失败：请求过大、提供商过载、超时、上下文截断，或生成昂贵但低质量的输出。在第一次故障之前就定义好备用方案。

最终建议

如果你的团队问“哪种 LLM 拥有最大上下文窗口？”，请分两层回答。

首先，从官方文档中识别当前的 1M 级和 1.05M 级路线：OpenAI GPT-6 家族、当前 Claude 1M 模型、Gemini 3.8 Flash、DeepSeek V4、Qwen3.8、Kimi K3，以及当前 Grok 长上下文路线，都是值得优先检查的路线。

其次，运行你自己的路线 canary。对你的产品来说，最大的上下文窗口 LLM 是那个能保留用户关心事实、返回足够结构化输出、保持在延迟和成本限制内，并且在提供商或模型 ID 变化时仍有备用路线的模型。

Flatkey 就是为第二层而构建的：一个密钥、一个余额、官方模型路由，以及一个用量账本，让开发者在不把每次实验都变成单独提供商集成的情况下比较长上下文行为。

来源

• OpenAI API 模型文档：https://developers.openai.com/api/docs/models
• Anthropic Claude 上下文窗口文档：https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/context-windows
• Google Gemini 3.8 Flash 模型文档：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.8-flash
• DeepSeek API list-models 文档：https://api-docs.deepseek.com/api/list-models/
• DeepSeek chat-completions 文档：https://api-docs.deepseek.com/api/create-chat-completion/
• Alibaba Model Studio Qwen3.8 Max 文档：https://docs.modelstudio.console.alibabacloud.com/en/model-studio/qwen3-8-max
• Alibaba Model Studio 新近发布模型：https://www.alibabacloud.com/help/en/model-studio/newly-released-models
• Moonshot Kimi K3 博客：https://www.kimi.ai/blog/kimi-k3
• xAI Grok 4.3 文档：https://docs.x.ai/developers/models/grok-4.3
• xAI 2026 年 5 月 15 日模型退役文档：https://docs.x.ai/developers/migration/may-15-retirement
• Cohere Command A 文档：https://docs.cohere.com/v1/docs/command-a
• Mistral 已知限制：https://docs.mistral.ai/resources/known-limitations