Разбор темы
OpenAI урезала контекст Codex: почему огромные окна токенов не спасают от «глупости» моделей
OpenAI сократила контекстное окно модели Codex с 372 до 272 тысяч токенов на фоне жалоб пользователей на деградацию ответов. Выяснилось, что при заполнении окна более чем на 50% детали начинают «испаряться», а автоматическое сжатие контекста делает результаты непредсказуемыми.
Почему это цепляет
Это подсвечивает разрыв между маркетинговыми цифрами и реальностью: разработчики обнаружили «слепые зоны» уже на 120–150 тысячах токенов, что заставляет их вручную чистить историю вместо того, чтобы полагаться на мощь модели.
Как можно раскрыть2+
Автоматическое уплотнение (compaction) контекста работает как сжатие с потерями: модель может забыть важные инструкции или детали документации.
Эффективная работа модели чаще всего ограничена диапазоном 30–250 тысяч токенов, после чего точность резко падает.
Точки зрения1+
Пользователи Codex и Claude отмечают, что принудительная очистка контекста и инъекция только релевантных данных работают лучше, чем длинные чаты.