システムプロンプト・履歴・資料・ユーザー入力・出力予約枠をセグメントごとに入力するだけで、 選択したモデルのコンテキストウィンドウに対する使用率を積み上げバーでその場に確認できます。
構成テンプレート
セグメント（最大6個）
出力用の予約枠
換算モデル
コンテキストウィンドウの上限
GPT-4o/Turbo 等（目安・変動する場合があります）
コンテキストウィンドウ使用率
入力側の合計
0 tok
残り容量の目安
126,000 tok
ADVICE
現時点では十分な余裕があります。参考資料や会話履歴が今後どれくらい増えそうかも踏まえて設計しておくと安心です。
コンテキストウィンドウの使用率とは？「何割使っているか」を可視化する意味
AIモデルには、一度に処理できる情報量の上限である「コンテキストウィンドウ」があります。システムプロンプト、会話履歴、RAGで検索してきた参考資料、ユーザーの入力、そしてこれから生成される出力まで、そのすべてを合計した量がこの上限に収まっている必要があります。
本ツールは、これらの要素を「セグメント」として個別に入力し、選択したモデルのコンテキストウィンドウに対して合計で何割を使用しているかを、積み上げバーでひと目に可視化するツールです。出力のために確保しておきたいトークン数も「予約枠」として別途設定でき、実質的にどれだけ余裕があるかを確認できます。
「RAGの参考資料をどこまで詰め込んでよいか」「会話履歴が長くなってきたが上限は大丈夫か」といった、プロンプト設計・システム開発の現場で日常的に発生する確認作業に活用できます。
こんなシーンで便利です
RAG構成で参考資料をどこまで詰め込めるか確認したい時
検索してきた複数の参考資料をコンテキストに含める際、システムプロンプトや会話履歴と合わせてどれだけの余地が残っているかをセグメントごとに確認できます。
会話履歴が長くなり、上限に近づいていないか心配な時
チャットボットなどで会話が長く続いた場合に、これまでの履歴の合計がコンテキストウィンドウのどれくらいを占めているかを可視化し、要約や削減の判断材料にできます。
出力が途中で打ち切られないよう、出力用の余地を確保したい時
長い入力に対して長い出力を期待する場合、あらかじめ出力用の予約枠を設定したうえで、入力側がその予約枠を圧迫していないかを事前に確認できます。
複数モデルでコンテキスト設計を使い回せるか比較したい時
同じセグメント構成のまま、モデルを切り替えてコンテキストウィンドウの上限に対する余裕度を比較し、モデル移行時の設計見直しの判断材料にできます。
使い方は簡単 4ステップ
- 画面上部でテンプレート（シンプルなチャット／RAG構成／エージェント構成）を選ぶか、セグメントを直接編集します。
- 各セグメント（システムプロンプト・会話履歴・参考資料・ユーザー入力など）にテキストを入力します。
- 出力のために確保しておきたい「出力予約枠」のトークン数を設定します。
- 換算に使うモデル系統とコンテキストウィンドウの上限を選ぶと、積み上げバーで使用率が自動的に更新されます。
※入力したテキストはすべてブラウザ内で処理され、外部のサーバーやAPIへ送信されることはありません。
ご利用時の注意点
- 本ツールが表示するトークン数・使用率は、文字種ごとの平均的な比率に基づく概算の目安です。実際の値とは異なる場合があります。
- モデルのコンテキストウィンドウの上限は、モデルのバージョンや提供プランによって変動することがあります。最新の正確な値は各社の公式ドキュメントでご確認ください。
- 会話履歴や参考資料など、実際の運用では出力後に要約・削除・再構成が行われることも多く、本ツールの結果はある時点でのスナップショットとしてご活用ください。
- 完全無料・安全：入力したテキストは一切外部へ送信されない、通信が発生しないブラウザ完結型を採用しています。
モデル系統別・コンテキストウィンドウの目安一覧
代表的なモデル系統のコンテキストウィンドウの目安です。同じ系統でもバージョンやプランによって上限が異なる場合があるため、参考値としてご覧ください。
| モデル系統（例） | コンテキストウィンドウの目安 | 傾向 |
|---|---|---|
| GPT-3.5系（旧世代） | 約16K | 短めの会話向け |
| GPT-4o / GPT-4 Turbo系 | 約128K | 資料添付や長い会話にも対応 |
| Claude系 | 約200K | 長文資料の一括読み込みに強い |
| Gemini系（Pro/Flash上位） | 約1M前後 | 非常に長い資料・動画transcriptにも対応 |
| Llama / Mistral系（オープン系） | 約8K〜128K | モデルやバージョンにより差が大きい |
※上表は代表的な目安であり、実際の上限はモデルのバージョンやAPIプランによって異なります。ツール内では8K〜1Mまでの値、またはカスタム入力で任意の上限を指定して計算できます。
コンテキストウィンドウを使い切らないための設計の考え方
RAGやエージェントなど、コンテキストが膨らみやすい構成を設計する際に押さえておきたい考え方を解説します。
結論：コンテキストは「システム＋履歴＋資料＋入力＋出力」の合計で管理する
コンテキストウィンドウの上限は、ユーザーが直接入力する文章だけでなく、システムプロンプトや会話履歴、RAGで取得した参考資料、そしてこれから生成される出力まで、すべてを合計した量に対して適用されます。
どれか1つの要素だけを見て「まだ余裕がある」と判断するのではなく、セグメントごとの内訳を可視化したうえで、合計が上限に収まっているかを確認することが、安定した設計の第一歩です。
RAG構成でコンテキストが膨らみやすい理由
RAG（検索拡張生成）構成では、検索によって取得した複数の参考資料をそのままコンテキストに詰め込みがちで、資料の量が増えるほどコンテキストウィンドウを圧迫しやすくなります。
関連度の低い文書まで含めてしまう、同じ内容の資料が重複して検索結果に含まれる、といったことが積み重なると、本来必要な会話履歴やユーザー入力のための余地が失われてしまいます。
検索結果を上位数件に絞る、要約してから渡すといった工夫が、コンテキストを効率よく使うポイントになります。
出力用の余地を確保しておく重要性
入力（プロンプト）だけでコンテキストウィンドウのほとんどを使ってしまうと、AIモデルが返答を生成するための余地がなくなり、出力が途中で打ち切られることがあります。
特に長い要約や長いコード生成を期待する場合は、あらかじめ出力用に一定のトークン数を予約枠として確保し、入力側がその予約枠を侵食していないかを事前に確認しておくことが重要です。
会話履歴が長くなった場合の付き合い方
チャットボットなど継続的な会話を扱うシステムでは、やり取りが増えるほど会話履歴がコンテキストウィンドウを圧迫していきます。
すべての履歴をそのまま保持し続けるのではなく、古いやり取りを要約して短くする、直近のやり取りだけを保持し古いものは切り捨てる、といった運用ルールをあらかじめ決めておくことで、上限超過やエラーを防ぎやすくなります。
よくある失敗と対策
参考資料を検索結果のまま全件コンテキストに詰め込み、上限を超える
RAG構成で検索結果の関連文書を絞り込まずにすべてコンテキストに含めてしまい、会話履歴やユーザー入力を含めた合計がコンテキストウィンドウの上限を超えてしまう失敗です。
💡 対策・解決策を見る▼
出力用の余地を確保せず、長い出力が途中で打ち切られる
入力側の情報量ばかりを気にしてしまい、出力用の予約枠を考慮しないままプロンプトを設計した結果、長い要約やコード生成が途中で打ち切られてしまう失敗です。
💡 対策・解決策を見る▼
会話履歴を無制限に保持し続け、途中から上限エラーが発生する
チャットボットの会話履歴をすべて保持したまま送信し続けた結果、やり取りが増えるにつれてコンテキストウィンドウの上限を超え、途中からエラーが発生するようになる失敗です。
💡 対策・解決策を見る▼
モデルを乗り換えた際に、旧モデル基準のコンテキスト設計のままにしてしまう
コンテキストウィンドウが小さい旧モデル向けに設計したセグメント構成を、上限の異なる別モデルに乗り換えた後もそのまま使い続け、余裕度を見誤ってしまう失敗です。
💡 対策・解決策を見る▼
セグメントごとの内訳を確認せず、合計値だけで判断してしまう
コンテキストウィンドウの合計使用率だけを見て「まだ余裕がある」と判断し、実際にはどのセグメントが大部分を占めているかを把握しないまま運用してしまう失敗です。
💡 対策・解決策を見る▼
よくある質問（FAQ）
Q.コンテキストウィンドウとは何ですか
A. コンテキストウィンドウとは、AIモデルが一度の処理で読み込める情報量の上限（トークン数の上限）のことです。システムプロンプト・会話履歴・参考資料・ユーザー入力・生成される出力まで、すべてを合計した量がこの上限に収まっている必要があります。上限を超えると、古い履歴が処理対象から外れたり、エラーになったりします。
Q.「出力用の予約枠」とは何のためにありますか
A. AIモデルが返答を生成する際にも、その出力分のトークンがコンテキストウィンドウの容量を消費します。入力（プロンプト）だけで上限ぎりぎりまで使ってしまうと、出力のための余地がなくなり、生成が途中で打ち切られることがあります。本ツールでは、あらかじめ出力用に確保しておきたいトークン数を「予約枠」として設定し、入力に使える実質的な残り容量を可視化できます。
Q.セグメントとは何ですか、いくつまで追加できますか
A. セグメントとは、システムプロンプトや会話履歴、参考資料、ユーザー入力など、コンテキストを構成する要素ごとの区分です。本ツールでは最大6個までセグメントを追加でき、それぞれにテキストを入力すると自動でトークン数を換算し、積み上げバーとして可視化します。
Q.表示されるトークン数や使用率は正確な値ですか
A. いいえ、あくまで目安の概算値です。各モデルの正式なトークナイザーは非公開のものも多く、本ツールは文字種（日本語・英数字・記号など）ごとの平均的な文字数/トークン比率から計算しています。正確な値が必要な場合は、各社公式のトークナイザーやAPIのレスポンスでご確認ください。
Q.RAG構成やエージェント構成のテンプレートはありますか
A. はい、あります。「シンプルなチャット」「RAG構成」「エージェント/ツール利用」といった代表的なセグメント構成をワンクリックで呼び出せるテンプレートを用意しています。テンプレートを選んだ後、それぞれのセグメントに実際のテキストを入力して使用量を確認できます。
Q.入力した資料やプロンプトの内容が外部に送信されることはありませんか
A. 一切ありません。本ツールはすべての計算をブラウザ内のJavaScriptだけで完結させており、入力した文章が外部のサーバーやAPIに送信されることはありません。社外秘の資料やプロンプトでも安心してご利用いただけます。
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