--- title: "コンテキストウィンドウ（context length）とは？主要AIモデルの上限を一覧で比較 | AI用語集 - ai-garage" description: "コンテキストウィンドウ（context length）とは、AIが一度に読み込める文章の上限。数え方はベンダーで3通りに分かれ、Gemini 3.1 Pro は入力1,048,576、GPT-6・GPT-5.6 は合計105万（うち出力上限12.8万）、Claude Opus 5.5 は入出力あわせて100万トーク" source: https://ai-garage.jp/glossary/context-window/ --- LLM 🔥 HOT # コンテキストウィンドウとは？ 最終更新 2026年10月9日 （公開 2026年7月6日） 別名: Context Window / Context Length / コンテキスト長 AIが一度に読める長さ。長いほど多く覚えていられる。 ⚡ 30秒でわかる ## コンテキストウィンドウ の主なポイント - 1 コンテキストウィンドウ（英語では context length）とは、AIが一度に読み込んで処理できる文章の総量で、トークン単位で測る上限のこと - 2 入力した質問・貼り付けた資料・これまでのAIの回答まで、すべてがこの枠の中に収まる必要がある - 3 数え方はベンダーで3通りに分かれる。Google と OpenAI は入力用の上限を別に公表し、Anthropic は入力と出力で1つの枠を共有し、SpaceXAI（旧xAI）や Mistral などは合計だけを公表している - 4 2026年10月時点で Gemini 3.1 Pro は入力 1,048,576 トークン、GPT-6 と GPT-5.6 は公式合計 1,050,000（うち1回の出力上限 128,000）、Claude は軽量な Haiku 5.5 を含む現行4モデルが入出力あわせて100万トークン（旧世代の Haiku 4.5 は20万トークン） - 5 窓を広げても万能ではなく、長文の中央に置かれた情報ほど見落とされやすい（Lost in the Middle）。入力が長いほど料金と応答時間も増える 📖 詳しく ## コンテキストウィンドウ とは コンテキストウィンドウとは、AIが一度のやりとりで読み込んで処理できる文章の「総量」のことで、[トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/)という単位で測ります。英語圏では context length（コンテキスト長）とも呼ばれ、どちらも同じものを指します。これは人間でいう「短期記憶」に近く、あなたが送った質問や貼り付けた資料、AIがそれまでに返した回答まで、すべてがこのウィンドウの中に収まっている必要があります。重要なのは、この枠を超えた古いやりとりはAIの視界から外れてしまい、会話が長くなると最初のほうの指示を「忘れた」ように見えるのはこのためです。 2026年10月時点の主要モデルを見ると、Google の Gemini 3.1 Pro・3.8 Flash・3.5 Flash-Lite は入力に使える上限が 1,048,576 トークン、OpenAI の GPT-6 Astra・GPT-6.1 Sol・GPT-6 Luna と前世代の GPT-5.6（Sol / Terra / Luna）は公式表記の合計が 1,050,000 トークンで1回の出力上限が 128,000 トークン（GPT-5.6 は入力に使える上限を 922,000 トークンと明記）、Anthropic の Claude Opus 5.5・Claude Sonnet 5.5・Claude Fable 5.1 と、2026年10月7日公開の軽量な Claude Haiku 5.5 は入力と出力を合わせて 100万トークンです（旧世代の Claude Haiku 4.5 は 20万トークン）。100万トークンはおおよそ英語で55万語ぶん、日本語の書籍なら数冊ぶんに相当し、長い論文やコードベース全体をまとめて渡せる規模です。 ここで注意したいのは、この数字の数え方がベンダーごとに3通りに分かれることです。Google と OpenAI は「入力に使える上限」を別に公表していて、AIが返す文章ぶんは別枠で確保されます（Gemini の出力上限は 65,536 トークン、GPT-5.6 は 128,000 トークン。なお GPT-6 Astra・GPT-6.1 Sol・GPT-6 Luna のモデルページは合計と出力上限だけを載せていて、入力専用の上限は書いていません）。Anthropic は入力と出力を1つの枠で共有する方式で、Claude が返す最大 128,000 トークンぶんも同じ100万トークンから引かれるため、入力だけで枠を使い切るとエラーになります。SpaceXAI（旧xAI）・Mistral・Moonshot・Meta・Alibaba は合計だけを公表し、入力と出力の内訳を出していません。つまり同じ「100万トークン」と書かれていても、自分が実際に入れられる量は数え方によって変わります。カタログの数字を見比べるときは、まず「その数字が何を数えているのか」をそろえてから比べてください。 ただし窓を大きくしても万能ではなく、長文の「真ん中」に置かれた情報ほど見落とされやすいという弱点（Lost in the Middle）も知られています。また入力が長いほど料金と応答時間が増えるうえ、モデルによっては一定量を超えたリクエストだけ単価が上がる段階制の料金もあるため、上限いっぱいまで詰め込むのが常に得とは限りません。よく混同される「トークン」は文章を測る最小単位そのもの、「コンテキストウィンドウ」はその単位で測った収容上限、という関係で覚えると整理しやすいです。 📊 モデル別 ## 主要AIモデルのコンテキストウィンドウ一覧（数え方べつ） 数字は本サイトのモデル比較表と同じデータを参照しているので、月次更新がそのまま反映されます。 数え方が違うものを1つの表に混ぜると比較にならないため、公式の数え方で3グループに分けています。 入力に使える上限を別に公表している（Google・OpenAI） 表の数字は入力に使える上限で、AIが返す文章は別枠。Gemini の出力上限は 65,536 トークン、OpenAI の GPT-6・GPT-5.6 は 128,000 トークン。GPT-5.6 は公式表記の合計が 1,050,000 トークンで、そのうち入力に使えるのが 922,000 トークン（2026年8月に公式ドキュメントで確認）。GPT-6 Astra・GPT-6.1 Sol・GPT-6 Luna も合計は同じ 1,050,000 トークン（出力上限 128,000 トークン）だが、モデルページに入力専用の上限は書かれていないため、表には GPT-5.6 と同じく合計から出力上限を引いた 922,000 を載せている（2026年10月9日確認）。 | モデル | 提供元 | 一度に扱えるトークン数 | | --- | --- | --- | | [Gemini 3.1 Pro](https://ai-garage.jp/models/gemini/) | Google | 1,048,576 | | [Gemini 3.8 Flash](https://ai-garage.jp/models/gemini/) | Google | 1,048,576 | | [Gemini 3.5 Flash-Lite](https://ai-garage.jp/models/gemini/) | Google | 1,048,576 | | [GPT-6 Astra](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/) | OpenAI | 922,000 | | [GPT-6.1 Sol](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/) | OpenAI | 922,000 | | [GPT-5.6 Terra](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/) | OpenAI | 922,000 | | [GPT-6 Luna](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/) | OpenAI | 922,000 | 入力と出力を1つの枠で共有する（Anthropic） 会話の履歴と Claude の返答が同じ枠を分け合う方式。返答ぶんの最大 128,000 トークンもこの枠から引かれ、入力だけで枠を超えるとエラーになる。表に無い旧世代の軽量版 Claude Haiku 4.5 は 200,000 トークン（出力上限は 64,000 トークン）。いずれも 2026年8月21日に Anthropic 公式ドキュメントで確認（2026年9月1日公開の Claude Fable 5.1 も同じ数え方で、9月2日に確認。9月22日公開の Claude Opus 5.5 も同じ100万トークン・出力上限 128,000 トークンで、9月23日に確認）。2026年10月7日公開の軽量版 Claude Haiku 5.5 も同じ数え方の100万トークン・出力上限 128,000 トークンで、10月9日に確認。 | モデル | 提供元 | 一度に扱えるトークン数 | | --- | --- | --- | | [Claude Opus 5.5](https://ai-garage.jp/models/claude/) | Anthropic | 1,000,000 | | [Claude Sonnet 5.5](https://ai-garage.jp/models/claude/) | Anthropic | 1,000,000 | | [Claude Fable 5.1](https://ai-garage.jp/models/claude/) | Anthropic | 1,000,000 | | [Claude Haiku 5.5](https://ai-garage.jp/models/claude/) | Anthropic | 1,000,000 | 合計だけを公表し、入力と出力の内訳を出していない 公式が合計しか示していないグループ。DeepSeek V4.1-Flash だけは出力上限 384,000 トークンを別枠として公表している。Qwen3.8-Max の100万トークンはホスト版 API の窓のほうで、公開モデルカードの既定値は 262,144 トークン（いずれも 2026年8月に確認）。Mistral Large 4 の100万トークンは Mistral 公式の表記で、第三者機関 Artificial Analysis のページは 524k と表示している（2026年10月9日確認）。 | モデル | 提供元 | 一度に扱えるトークン数 | | --- | --- | --- | | [Kimi K3](https://ai-garage.jp/models/kimi/) | Moonshot AI | 1,000,000 | | [DeepSeek V4.1-Flash](https://ai-garage.jp/models/deepseek/) | DeepSeek | 1,000,000 | | [Llama 4 Maverick](https://ai-garage.jp/models/llama/) | Meta | 1,000,000 | | [Qwen3.8-Max](https://ai-garage.jp/models/qwen/) | Alibaba | 1,000,000 | | [Mistral Large 4](https://ai-garage.jp/models/mistral/) | Mistral AI | 1,000,000 | | [Grok 4.7](https://ai-garage.jp/models/grok/) | SpaceXAI（旧xAI） | 500,000 | 出典は各モデルの公式ドキュメントとモデルカード。数え方の分類は Anthropic・Google・OpenAI・SpaceXAI（旧xAI）・Mistral・Moonshot・Meta・Alibaba・DeepSeek の公式表記を 2026年8月18日〜21日に確認し、その後に公開された Gemini 3.8 Flash と GPT-6 Astra は 2026年9月4日に、Claude Opus 5.5・GPT-6 Sol・GPT-6 Luna・Grok 4.7 は 2026年9月23日に、GPT-6.1 Sol・Claude Haiku 5.5・Mistral Large 4 は 2026年10月9日に追加で確認したものです。 合計だけが公表されているモデルでは、返答ぶんが同じ枠から引かれる可能性があるため、実際に入力できる量が表の数字より少なくなる場合があります。 ❓ FAQ ## よくある質問 Q. コンテキストウィンドウとは？ A. AIが一度のやりとりで読み込んで処理できる文章の最大量のことで、トークンという単位で測ります。あなたの質問・貼り付けた資料・AIのこれまでの回答すべてがこの枠に収まる必要があり、超えた分は扱えません。人間でいう短期記憶の容量に近いイメージです。 Q. context length とコンテキストウィンドウは同じ意味？ A. 同じものを指します。英語のドキュメントでは context length（コンテキスト長）や context window と表記され、日本語では「コンテキストウィンドウ」「コンテキスト長」と呼ばれます。OpenAI の API ドキュメントは context length、Anthropic は context window という語を使っていますが、どちらも「AIが一度に読み込める上限」という意味で違いはありません。 Q. 主要AIモデルのコンテキストウィンドウはどれくらい？ A. 2026年10月時点の比較表（各社の公式ドキュメントで確認した値）では、Google の Gemini 3.1 Pro・3.8 Flash・3.5 Flash-Lite は入力に使える上限が 1,048,576 トークン。OpenAI の GPT-6 Astra・GPT-6.1 Sol・GPT-6 Luna と前世代の GPT-5.6（Sol / Terra / Luna）は公式表記の合計が 1,050,000 トークンで、1回の出力上限は 128,000 トークンです（GPT-5.6 は入力に使える上限を 922,000 トークンと明記）。Anthropic の Claude Opus 5.5・Claude Sonnet 5.5・Claude Fable 5.1 と、2026年10月7日公開の軽量な Claude Haiku 5.5 は入力と出力を合わせて100万トークン（旧世代の Claude Haiku 4.5 は20万トークン）。Kimi K3・DeepSeek V4.1-Flash・Llama 4 Maverick・Qwen3.8-Max・Mistral Large 4 は100万トークン、Grok 4.7 は50万トークンです。 Q. 同じ100万トークンと書いてあれば、入れられる量も同じ？ A. 同じとは限りません。数え方が3通りに分かれるからです。Google と OpenAI は入力に使える上限を別に公表しているので、その数字ぶんをまるごと入力に使えます。Anthropic は入力と出力で1つの枠を共有するため、Claude が返す最大 128,000 トークンぶんも同じ100万トークンから引かれます。SpaceXAI（旧xAI）・Mistral・Moonshot・Meta・Alibaba は合計だけを公表していて内訳が分からないため、実際に入力できる量は表の数字より少なくなる場合があります。 Q. コンテキストウィンドウとトークンの違いは？ A. トークンは文章を細かく区切った最小単位そのもの、コンテキストウィンドウはそのトークンで測った「収容できる上限」です。たとえるなら、トークンが文字数、コンテキストウィンドウがノートのページ数の上限、という関係になります。 Q. コンテキストウィンドウが大きいほど良いの？ A. 大量の資料を一度に渡せる点では有利ですが、大きいほど常に賢くなるわけではありません。長文では中央付近の情報が見落とされやすく(Lost in the Middle)、API料金やレスポンス時間が増える傾向もあります。モデルによっては一定量を超えたリクエストだけ単価が上がる段階制の料金もあるため、用途に対して十分な大きさがあれば実用上は足ります。 Q. 初心者は何に注意すればいい？ A. 会話が長くなると古いやりとりが枠からあふれ、最初の指示をAIが忘れたように振る舞うことがあります。重要な前提は新しいメッセージで再度伝え直す、長い資料は要点を絞って渡す、話題が変わったら新しいチャットを始める、の3つを意識すると安定します。 🔗 関連 ## あわせて読みたい 関連用語 [トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/)[ロングコンテキスト](https://ai-garage.jp/glossary/long-context/)[トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/)[ロングコンテキスト](https://ai-garage.jp/glossary/long-context/)[RAG（検索拡張生成）](https://ai-garage.jp/glossary/rag/)[コンテキストエンジニアリング](https://ai-garage.jp/glossary/context-engineering/) 関連 AI モデル [Gemini — Google Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文＋画像・動画・音声の読み取りが持ち味。一般に使える最新は 3.8 Flash（次世代の Gemini 4 Argon は 2026-09-30 に発表されたが、いまはサイバー防御の組織だけに限定提供）。](https://ai-garage.jp/models/gemini/)[Claude — Anthropic 長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5（API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内）、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。](https://ai-garage.jp/models/claude/)[ChatGPT — OpenAI AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。](https://ai-garage.jp/models/chatgpt/) 関連トピック [ロングコンテキスト戦争 Google が先に100万トークンを当たり前にし、Anthropic と OpenAI が追いついた。次の争点は「長さ」から「使いこなし」へ。](https://ai-garage.jp/topics/long-context-war/) 📰 この用語が登場する記事 ## 「コンテキストウィンドウ」が出てくるニュース [![Claude Haiku 5.5 登場！料金10分の1でGPT-6 Lunaと同額、性能は上](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/claude-haiku-5-5-launch-card.webp) 2026/10/9 Claude Haiku 5.5 登場！料金10分の1でGPT-6 Lunaと同額、性能は上](https://ai-garage.jp/news/claude-haiku-5-5-launch/)[![Gemini 無料版は10月9日から Flash-Lite だけ！有料なら何が使える？](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/gemini-free-flash-lite-only-card.webp) 2026/10/5 Gemini 無料版は10月9日から Flash-Lite だけ！有料なら何が使える？](https://ai-garage.jp/news/gemini-free-flash-lite-only/)[![ChatGPT のファイルアップロード上限は？無料は1日3個、有料は3時間80個まで](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/chatgpt-file-upload-limit-card.webp) 2026/10/2 ChatGPT のファイルアップロード上限は？無料は1日3個、有料は3時間80個まで](https://ai-garage.jp/news/chatgpt-file-upload-limit/)[![Gemini 4 Argon 発表！19項目中14項目で首位、料金は入力$2から。一般公開はまだ](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/gemini-4-argon-launch-card.webp) 2026/10/1 Gemini 4 Argon 発表！19項目中14項目で首位、料金は入力$2から。一般公開はまだ](https://ai-garage.jp/news/gemini-4-argon-launch/)[![GPT-6.1 Sol 登場！料金そのままAstraに迫る性能、キャッシュ入力は半額に](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/gpt-6-1-sol-launch-card.webp) 2026/9/30 GPT-6.1 Sol 登場！料金そのままAstraに迫る性能、キャッシュ入力は半額に](https://ai-garage.jp/news/gpt-6-1-sol-launch/)[![ChatGPTとGeminiの違いは？料金・できること・向いている人を比較](https://ai-garage.jp/images/news-heroes/chatgpt-gemini-comparison-card.webp) 2026/9/29 ChatGPTとGeminiの違いは？料金・できること・向いている人を比較](https://ai-garage.jp/news/chatgpt-gemini-comparison/) 📎 SOURCES ## 一次ソース - [→ Anthropic Docs — Models overview（Claude 各モデルの Context window / Max output 一覧）](https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/overview) - [→ Google AI for Developers — Long context（Gemini API）](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/long-context) - [→ Anthropic Docs — Context windows](https://platform.claude.com/docs/en/docs/build-with-claude/context-windows) - [→ OpenAI — Models（Context length 一覧）](https://developers.openai.com/api/docs/models) - [→ Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts (Liu et al., 2023) — arXiv](https://arxiv.org/abs/2307.03172) LLM カテゴリの用語 [Chain-of-Thought（思考の連鎖）](https://ai-garage.jp/glossary/cot/)[Few-shot プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/few-shot/)[LLM（大規模言語モデル）](https://ai-garage.jp/glossary/llm/)[SFT（教師あり微調整）](https://ai-garage.jp/glossary/sft/)[Zero-shot](https://ai-garage.jp/glossary/zero-shot/)[コンテキストエンジニアリング](https://ai-garage.jp/glossary/context-engineering/)[システムプロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/system-prompt/)[トークナイザ](https://ai-garage.jp/glossary/tokenizer/)[トークン](https://ai-garage.jp/glossary/token/)[ハルシネーション](https://ai-garage.jp/glossary/hallucination/)[プロンプト](https://ai-garage.jp/glossary/prompt/)[ロングコンテキスト](https://ai-garage.jp/glossary/long-context/)[温度（Temperature）](https://ai-garage.jp/glossary/temperature/)[推論モデル](https://ai-garage.jp/glossary/reasoning-model/) [← 前の用語 Zero-shot](https://ai-garage.jp/glossary/zero-shot/) [次の用語 → コンテキストエンジニアリング](https://ai-garage.jp/glossary/context-engineering/) NEXT [FOR BEGINNERS AI初心者ガイド 用語が多くて混乱したら、まず全体像から。AI初心者が「何から始める？」を5分で。](https://ai-garage.jp/beginners/) [GLOSSARY AI用語集 一覧へ 96語をカテゴリ・検索で引ける。気になる用語をまとめてチェック。](https://ai-garage.jp/glossary/)