Context window
Définition mise à jour le 20 mai 2026Par Brandyze
Définition détaillée
Évolution rapide : GPT-3 (2020) avait 2k tokens, GPT-4 (2023) 8k-32k, Claude 2 (2023) 100k, Gemini 1.5 (2024) 1M, Claude Sonnet 4 (2025) 200k-1M, GPT-5 (2025) 400k. Conséquences : un LLM avec 1M tokens peut absorber ~750k mots = un livre de 1500 pages. Mais : (1) **performance dégradée** au-delà de ~75% de la window ("lost in the middle"), (2) **coût linéaire** — 1M tokens × $5/M = $5 par requête, (3) **latence** proportionnelle. Bonnes pratiques : utiliser une grande context window pour les analyses ad-hoc (audit complet), préférer RAG ciblé pour les workflows répétitifs (économies 10-100x).
Exemple concret
Exemple : un audit croisé (une trentaine de posts, le brand_context et quelques concurrents) représente des dizaines de milliers de tokens. Il tient dans une seule requête avec un modèle à grande fenêtre de contexte ; avec un modèle limité à 8k tokens, il faudrait découper en plusieurs requêtes, avec perte de cohérence.
Pourquoi c'est important pour le marketing 2026
L'IA générative et le MCP transforment le quotidien marketing : tâches qui prenaient 8h se font en 30 min, mais la curation humaine et la stratégie restent décisives. Comprendre ces concepts est une compétence socle.
Brandyze et Context window
Brandyze utilise des modèles à grande fenêtre de contexte pour les analyses croisées (omni_audit, decode_and_reproduce) et des modèles plus légers et moins chers pour les générations à haut volume.
Termes connexes
Questions fréquentes
Plus la context window est grande, mieux c'est ?
Pas toujours. Au-delà de 75% de la window, les modèles 2024-2026 montrent une dégradation ("needle in haystack" partiel). Préférer une window adaptée à votre cas + RAG pour cibler le contenu pertinent.
Faut-il bourrer le contexte ?
Non. Un contexte plus court et ciblé (5-10k tokens bien choisis) performe souvent mieux qu'un contexte saturé (500k tokens diffus). RAG bien fait > brute force.
Sources externes citées
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