Podstawy: czym są tokeny i limit kontekstu w LLM
Token – najmniejsza jednostka tekstu dla modelu
Model językowy (LLM) nie widzi tekstu tak, jak człowiek. Zamiast liter i słów pracuje na tokenach. Token to fragment tekstu – czasem całe słowo, czasem jego część, czasem spacja lub znak interpunkcyjny.
Przykład w praktyce: zdanie „Tokeny i limity kontekstu” może zostać rozbite na tokeny zbliżone do:
- „Token”
- „y”
- „ i”
- „ limit”
- „y”
- „ kontekstu”
W zależności od modelu i jego „tokenizera” podział może wyglądać trochę inaczej, ale logika pozostaje ta sama: tekst = sekwencja tokenów. To na tych jednostkach liczone są koszty, limity i długość rozmowy.
Limit kontekstu – pamięć krótkotrwała modelu
Każdy model ma limit kontekstu, czyli maksymalną liczbę tokenów, z jakimi może pracować w jednym „oknie pamięci”. To łącznie:
- treść polecenia i rozmowy (twoje wiadomości),
- odpowiedzi modelu,
- instrukcje systemowe i inne ukryte elementy.
Jeśli limit kontekstu to np. 8 000 tokenów, to po jego przekroczeniu model:
- musi „wyrzucić” najstarsze fragmenty rozmowy (tzw. truncation), albo
- odmówi, skróci odpowiedź lub zacznie zachowywać się nielogicznie.
Najprostsza metafora: limit kontekstu to kartka, na której model widzi całą rozmowę jednocześnie. Jeśli tekst się nie mieści, trzeba go skrócić albo przenieść do notatek w innej formie (streszczenia, punkty, struktury danych).
Tokeny w praktyce: ile to jest „dużo”?
Szacunkowo:
- 1000 tokenów ≈ 700–800 słów po polsku,
- 1 strona tekstu (standardowy dokument, 1800–2200 znaków) to około 300–500 tokenów,
- e-mail na pół ekranu – 150–300 tokenów.
Jeśli rozmawiasz z modelem intensywnie, po kilkunastu długich wiadomościach i długich odpowiedziach możesz dojść do kilku tysięcy tokenów bardzo szybko. Dlatego planowanie długich rozmów z LLM to w dużej mierze zarządzanie tokenami – jak w projekcie: trzeba pilnować zasobów.
Jak model „pamięta” rozmowę – i dlaczego zaczyna zapominać
Okno kontekstu zamiast prawdziwej pamięci
Model językowy nie posiada trwałej pamięci rozmów, dopóki sam jej dla niego nie zbudujesz. Przy każdym żądaniu dostaje tylko to, co znajduje się w aktualnym oknie kontekstu: instrukcje, poprzednie wiadomości i inne dane, które mu wyślesz.
To ma kilka konsekwencji:
- model „pamięta” tylko to, co jest aktualnie w oknie kontekstu,
- wszystko, co wypadło poza limit, jest dla niego tak, jakby nigdy nie istniało,
- odwołując się do wątków sprzed kilkudziesięciu wiadomości, liczysz na to, że ich streszczenie nadal jest w kontekście.
Jeżeli rozmowa trwa długo i jest intensywna, szybko dochodzi do sytuacji, w której pierwsze ustalenia (np. o tonie, formacie, ograniczeniach) wylatują z okna kontekstu. Stąd klasyczne zjawisko: na początku model świetnie trzyma ustalony styl, po godzinie – już zdecydowanie gorzej.
Jak rozpoznać, że zbliżasz się do limitu kontekstu
Kilka sygnałów, że kontekst jest przepełniony lub bliski przepełnienia:
- model zaczyna powtarzać rzeczy, które już ustaliliście, jakby ich „nie widział”,
- ignoruje początkowe instrukcje, które wcześniej szanował,
- sporadycznie myli fakty ustalone na początku rozmowy,
- odpowiedzi skracają się lub model sugeruje streszczenie / podział na części.
Jeśli masz dostęp do narzędzi deweloperskich API, możesz liczyć tokeny dokładnie. W typowej aplikacji-czacie tego nie widzisz, ale zachowanie modelu jest dobrym przybliżeniem. Im dłuższa i bardziej gęsta rozmowa, tym większa szansa, że pierwsze wiadomości już „wypadły” z okna kontekstu.
Dlaczego model „gubi” wcześniejsze ustalenia
Główny powód to po prostu brak miejsca. Jeżeli rozmowa przekracza limit kontekstu:
- system (albo aplikacja-klient) obcina najstarsze wiadomości,
- instrukcje, które nie zostały powtórzone lub zapakowane w krótką formę, znikają,
- model nie ma na czym oprzeć wnioskowania – widzi tylko najnowszą część rozmowy.
Drugim powodem jest „rozmycie” sygnału. Nawet jeśli wcześniejsze wiadomości jeszcze mieszczą się w kontekście, ale jest ich bardzo dużo, to pojedyncza informacja ma mniejszą „wagę” w całym tekście. Im więcej tekstu, tym łatwiej o wewnętrzne sprzeczności. Jeśli w dwóch miejscach sformułujesz zasady inaczej, model nie zawsze wybierze „początek rozmowy” jako ważniejszy.
Szacowanie i kontrola zużycia tokenów w długich rozmowach
Proste reguły szacowania tokenów „w głowie”
Do codziennej pracy nie potrzebujesz idealnej dokładności. Wystarczy przybliżenie:
- 1 krótki akapit (3–4 zdania) ≈ 80–150 tokenów,
- 1 długa, rozbudowana odpowiedź modelu (jak ta sekcja) ≈ 300–600 tokenów,
- rozmowa składająca się z 10 takich odpowiedzi z obu stron to często kilka tysięcy tokenów.
W praktyce możesz przyjąć, że:
- krótka sesja (parę pytań i odpowiedzi) – poniżej 2 000 tokenów,
- średnia sesja z kilkoma długimi promptami – 2 000–6 000 tokenów,
- dłuższa praca (np. wspólne pisanie kilkunastostronicowego tekstu) – 6 000+ tokenów.
Jeśli używasz modelu z limitem 8k–16k tokenów, średnia sesja nie powinna zrobić kłopotu. Problemy zaczynają się przy ciągłym, wielogodzinnym „ciągnięciu” jednego czatu z bardzo długimi odpowiedziami.
Narzędzia do liczenia tokenów i ich zastosowanie
W środowisku deweloperskim stosuje się biblioteki do liczenia tokenów pod dany model. Jednak nawet bez programowania możesz korzystać z prostszych rozwiązań:
- proste kalkulatory online „tokens estimator” (wystarczy wkleić tekst),
- wtyczki do edytorów lub IDE, które liczą tokeny dla wybranych modeli,
- własne makra / skrypty, które liczą znaki i przeliczają je na tokeny wg przyjętego współczynnika (np. 1 token ≈ 4 znaki).
Tego typu narzędzia przydają się szczególnie, gdy:
- planujesz wysłać do modelu duży dokument (np. raport, umowę, LLM-asystent prawny),
- budujesz własnego chatbota i musisz dynamicznie przycinać kontekst,
- liczysz koszty API za duże zadania (każdy token to jednostka rozliczeniowa).
Prosty nawyk: przy bardzo dużych fragmentach tekstu (kilka–kilkanaście stron) zawsze sprawdzaj przybliżoną liczbę tokenów, zanim wrzucisz całość do jednego promptu. Często sensowniej jest podzielić materiał na bloki.
Kontrola długości odpowiedzi modelu
Planowanie długiej rozmowy z LLM obejmuje nie tylko długość promptów, ale także długość odpowiedzi. Im dłużej model pisze, tym szybciej zużywa limit kontekstu. Masz kilka dźwigni:
- explicit: „Odpowiedz maksymalnie w 300 słowach” / „Odpowiedź ogranicz do 10 punktów”.
- style: „Krótkie, rzeczowe akapity, bez długich wstępów, przejdź od razu do konkretów”.
- etapowanie: zamiast prosić od razu o pełen, 20-stronicowy raport, poproś o konspekt, potem o rozwinięcie sekcji 1, potem 2 itd.
Każde z tych podejść oszczędza tokeny i utrzymuje lepszą kontrolę nad tym, co znajduje się w oknie kontekstu. W dłuższej perspektywie przekłada się to na mniejszą liczbę „dziwnych” zachowań modelu i niższe koszty.
Strategie projektowania długich rozmów z LLM
Myślenie projektowe: rozmowa jako proces, nie jako luźny czat
Długa rozmowa z LLM to w praktyce projekt: ma cel, etapy, punkty kontrolne i materiały pomocnicze. Jeśli traktujesz ją jak luźną wymianę myśli bez struktury, kontekst szybko się rozleje, a tokeny „przepalą” na mało potrzebne fragmenty.
Warto zacząć od planu:
- Zdefiniuj cel końcowy (np. gotowy artykuł, struktura kursu, analiza dokumentu, zarys polityki firmy).
- Podziel zadanie na etapy (badanie, konspekt, szkic, redakcja, wersja finalna).
- Ustal, co musi być „zawsze w kontekście” (zasady, styl, ograniczenia), a co może być podawane etapami (fragmenty danych, kolejne rozdziały).
Im lepiej zdefiniujesz proces, tym łatwiej będzie planować kolejne prompty i pilnować, by kluczowe ustalenia nie wyleciały z kontekstu.
Modelowanie ról i stałych instrukcji
W długich rozmowach dobrze działa koncepcja roli i reguł stałych. Chodzi o stworzenie zestawu instrukcji, które:
- definiują rolę modelu („doświadczony analityk ESG”, „redaktor techniczny w branży IT”, „mentor programowania”),
- opisują styl („konkretnie, bez ogólników, z przykładami”, „język ekspercki, ale zrozumiały”),
- ustawiają ramy („nie generuj fikcyjnych źródeł”, „nie wymyślaj danych liczbowych”).
Te instrukcje można:
- trzymać w osobnym dokumencie i co jakiś czas wklejać skróconą wersję do rozmowy,
- streszczać w kilku zdaniach i powtarzać przy większych „skokach” w temacie,
- umieścić w sekcji „system”/„instrukcja” przy pracy z API.
W praktyce oznacza to, że najważniejsze zasady nie zależą od jednej, pierwszej wiadomości z początku rozmowy, która po godzinie współpracy może już dawno wypaść z kontekstu.
Etapowanie: rozbijanie dużego zadania na mniejsze kroki
Zamiast oczekiwać, że model „udźwignie” cały złożony projekt na raz, lepiej rozbić go na fazy. Przykład dla tworzenia dużego dokumentu:
- Faza 1: zdefiniowanie celu, odbiorcy, zakresu.
- Faza 2: stworzenie szczegółowego spisu treści.
- Faza 3: rozwinięcie każdej sekcji osobno.
- Faza 4: połączenie sekcji i ujednolicenie stylu.
- Faza 5: skróty, streszczenia, różne warianty.
Każdą fazę można prowadzić w osobnym wątku lub w jednym, ale z dbałością o to, by w kontekście znajdowały się tylko te informacje, które są potrzebne na danym etapie. W razie zmiany kierunku – wracasz do fazy wcześniejszej, a nie mieszasz wszystkiego w jednym, gigantycznym oknie kontekstu.
Zamiana długiej historii rozmowy na zwięzłe notatki
Kluczowa technika w planowaniu długich konwersacji to przejście z trybu „pełna transkrypcja” na tryb „streszczenie i stan projektu”. Zamiast trzymać w kontekście pełną historię wymiany wiadomości, możesz:
- poprosić model o uczenie streszczenie dotychczasowych ustaleń,
- wyciągnąć z rozmowy listę decyzji, definicji, założeń,
- zastąpić kilkanaście ekranów grupek tekstu jedną, dwiema stronami skrótu.
Wygląda to praktycznie tak:
- Po kilku długich iteracjach piszesz: „Streszcz nasze ustalenia w formie 10 punktów, które wystarczą, aby kontynuować projekt bez konieczności czytania całej dotychczasowej rozmowy”.
- Otrzymujesz skrót – poprawiasz go, jeśli coś ważnego zostało pominięte.
- W kolejnych krokach używasz już tylko tej listy jako bazy, a stary kontekst przestaje być potrzebny.
Tworzenie własnego „stanu projektu” poza czatem
Zamiast liczyć, że cała historia rozmowy zawsze zmieści się w kontekście, lepiej utrzymywać zewnętrzny stan projektu. Chodzi o dokument (lub kilka dokumentów), które są niezależne od konkretnej sesji z modelem, a do których regularnie dopisujesz ustalenia.
Praktyczny podział bywa taki:
- „Specyfikacja” – cel, odbiorcy, definicje, słowniczek pojęć, ograniczenia, wymogi biznesowe/prawne.
- „Decyzje” – lista rozstrzygnięć, do których doszliście (np. struktura kursu, wybrany framework, styl komunikacji).
- „Backlog” – spis zadań do przepracowania z modelem w kolejnych sesjach.
W kolejnych rozmowach wracasz do tej dokumentacji, kopiujesz tylko niezbędne fragmenty i przekazujesz je jako kontekst wejściowy. Stare czaty mogą wtedy zostać w archiwum – nie muszą być „żywym” kontekstem.
Przykład z praktyki: prowadzisz z LLM-em projekt tworzenia dokumentacji produktu. Zamiast ciągnąć jeden czat przez miesiąc, tworzysz plik „Dokumentacja – ustalenia główne” i po każdej sesji dopisujesz skrót. Nowy wątek z modelem zaczynasz od wklejenia aktualnej wersji tego pliku oraz krótkiego polecenia: „Traktuj poniższe jako obowiązujące ustalenia projektowe”.
Archiwizacja i „resety” rozmowy
Przy dłuższym projekcie rozmowa po prostu się starzeje. Model ma w kontekście stare wątki, które dawno nie są ważne, a Ty zaczynasz się gubić, do jakich ustaleń jeszcze się odnosicie. W takim momencie lepszym ruchem niż kontynuacja jest kontrolowany reset.
Schemat postępowania bywa powtarzalny:
- Prosisz model o zwięzłe streszczenie dotychczasowej pracy i spis kluczowych decyzji.
- Weryfikujesz i uzupełniasz streszczenie, zapisujesz je w osobnym pliku.
- Zakładasz nowy wątek i wklejasz tam wyłącznie: opis celu, stan projektu (streszczenie), najważniejsze zasady.
Takie „cięcia” robią dobrą robotę szczególnie przy projektach trwających tygodnie. Zamiast jednego, przeładowanego wątku, masz serię ustrukturyzowanych sesji, które łączą się właśnie przez zewnętrzny stan projektu.
Praca z dużymi dokumentami: dzielenie, kontekst i odwołania
Obsługa długich plików (raporty, umowy, dokumentacja) wymaga odrobiny logistyki. Zamiast wrzucać wszystko naraz, lepiej:
- podzielić dokument na logiczne części (rozdziały, sekcje),
- oznaczyć je jednoznacznymi nagłówkami/identyfikatorami (np. „ROZDZIAŁ 2.3 – Licencjonowanie”),
- pracować z jedną–dwiema sekcjami naraz, pilnując limitu tokenów.
Podczas rozmowy możesz wprowadzić prostą konwencję:
„Poniżej wklejam ROZDZIAŁ 2.3 (Licencjonowanie).
Najpierw go przeanalizuj, potem odpowiadaj tylko w odniesieniu do tej sekcji.”Kiedy przechodzisz dalej, wystarczy krótkie przypomnienie:
„Mamy już omówiony ROZDZIAŁ 2.3 (wnioski poniżej).
Teraz wklejam ROZDZIAŁ 3.1 – skup się tylko na nim,
ale jeśli jest konflikt z 2.3, zaznacz to.”Ta metoda pomaga uniknąć przepełniania kontekstu całym dokumentem, a jednocześnie model potrafi wskazywać niespójności między częściami, jeśli przypomnisz mu wcześniejsze wnioski w zwięzłej formie.
Stabilne identyfikatory i odwołania wewnątrz projektu
Przy dłuższych zadaniach dobrze jest nadawać fragmentom treści stałe nazwy. Zamiast pisać „ten akapit sprzed kilku wiadomości”, stosujesz odwołania typu:
- SEKCJA_A_WYMAGANIA_BIZNESOWE,
- MODUŁ_3_LEKCJA_2,
- POLICY_DRAFT_V2.
Za każdym razem, gdy tworzysz coś istotnego (np. konkretną wersję procedury), przypisz temu nazwę i poproś model, by dalej się nią posługiwał:
„Ten zestaw zasad nazwijmy POLICY_DRAFT_V2.
W kolejnych wiadomościach będę odwoływać się do tej nazwy.
Nie zmieniaj treści POLICY_DRAFT_V2 bez wyraźnej prośby.”Później wystarczy krótko odświeżyć kontekst:
„Poniżej wklejam aktualną treść POLICY_DRAFT_V2.
Na jej podstawie dodaj sekcję dotyczącą raportowania incydentów.”Dzięki temu zarówno Ty, jak i model, przestajecie operować na „rozmytych” referencjach, a konkretne artefakty projektu mają swoje etykiety. To zmniejsza liczbę nieporozumień i ułatwia powrót do starszych wersji.
Kontrolowanie dryfu tematycznego
W długich rozmowach temat ma naturalną tendencję do „rozjeżdżania się”. Zaczynasz od architektury systemu, a kończysz na szczegółach frontendu, po drodze gubiąc pierwotne założenia. Dobrą praktyką jest okresowe sprawdzanie kursu.
Raz na kilka iteracji można wykonać prosty krok:
- „Wymień w 5 punktach, na czym obecnie się skupiamy.”
- „Porównaj aktualny kierunek rozmowy z celem projektu (poniżej) i napisz, czy jest spójny.”
- „Jeśli odjechaliśmy od głównego celu, zaproponuj, jak wrócić na właściwe tory.”
Pozornie to dodatkowe zużycie tokenów, ale w praktyce oszczędza czas i kolejne długie iteracje w niewłaściwym kierunku. Możesz też jawnie zamykać wątki:
„Temat optymalizacji wydajności uważamy na razie za zamknięty.
Od tej chwili skupiamy się tylko na kwestiach UX.
Nie wracaj do wydajności, chyba że wyraźnie o to poproszę.”Przełączanie stylów i trybów pracy w trakcie projektu
Różne etapy projektu wymagają od modelu innych zachowań. Analiza wymaga czego innego niż redakcja językowa czy generowanie pomysłów. Tokenowo opłaca się jasno sygnalizować tryb pracy, zamiast w jednej sesji mieszać wszystko naraz.
Przykładowy podział:
- Tryb analityczny – skupienie na logice, błędach, lukach; odpowiedzi krótkie, gęste informacyjnie.
- Tryb kreatywny – generowanie wariantów, pomysłów; więcej swobody, mniej skrótowości.
- Tryb redaktorski – poprawki stylistyczne, porządkowanie struktury; silne trzymanie się istniejących treści.
Każdy tryb możesz wprowadzać krótką „przełączką”:
„Na chwilę zmieniamy tryb na analityczny:
szukaj tylko potencjalnych problemów z poniższym regulaminem,
nie proponuj jeszcze gotowych poprawek.”Takie sygnały pomagają modelowi rozłożyć „uwagę” na te elementy, które są obecnie kluczowe. Przy okazji ograniczasz długość odpowiedzi w momentach, gdy nie potrzebujesz rozbudowanych opisów.
Minimalne, powtarzalne „ramy” na początku kolejnych promptów
Zamiast w każdym kroku przypominać wszystkie zasady od zera, można przygotować krótką ramkę startową – kilka linijek, które będziesz powtarzać lub wklejać na początku każdej większej zmiany kontekstu.
Taka ramka zwykle zawiera:
- rolę modelu (w jednym, dwóch zdaniach),
- ogólne założenia stylu,
- najważniejsze ograniczenia (np. brak fikcyjnych źródeł),
- aktualny cel (1 zdanie).
Przykład:
„Kontekst stały:
- Jesteś redaktorem technicznym pomagającym tworzyć dokumentację produktu SaaS.
- Styl: konkretny, bez marketingowego żargonu, z przykładami użycia funkcji.
- Nie wymyślaj danych liczbowych, nie generuj fikcyjnych referencji.
Aktualny cel: dopracować sekcję FAQ dla użytkowników wersji trial.”Taką ramkę możesz trzymać w notatkach i aktualizować co jakiś czas. Dzięki temu model za każdym razem dostaje kondensat krytycznych informacji, a Ty nie musisz kopiować całej historii rozmowy.
Optymalizacja kosztów przy użyciu modeli o różnych limitach
Jeśli masz dostęp do kilku modeli (o różnych limitach kontekstu i kosztach), możesz projektować pracę tak, by:
- większe, cięższe analizy wykonywać modelem z dużym kontekstem,
- rutynowe zadania (parafrazy, drobne poprawki) przekazać tańszemu modelowi o mniejszym oknie.
Schemat bywa prosty:
- Model z dużym kontekstem pomaga z analityką i wypracowaniem „stanu projektu”.
- Wynik tej pracy streszczasz i przekazujesz jako instrukcję bazową do tańszego modelu.
- Tańszy model obrabia dużą liczbę drobnych zadań (np. warianty maili, krótkie teksty na bazie tych samych zasad).
W ten sposób tylko część zużycia tokenów „idzie” przez droższy, bardziej pojemny model. Projekt zachowuje spójność dzięki wspólnemu „stanowi projektu”, który okresowo synchronizujesz między modelami.
Sygnalizowanie priorytetów i ważności informacji
Gdy kontekst się zagęszcza, dobrze jest wskazać modelowi, które fragmenty są krytyczne, a które mają charakter pomocniczy. Można wprowadzić prostą etykietę w tekście:
[WAŻNE] – zasady, których model nie powinien łamać
[KONTEKST] – tło, które może zostać częściowo pominięte
[PRZYKŁAD] – ilustracje, niekoniecznie do cytowania słowo w słowoPrzykładowy prompt:
[WAŻNE] Tekst musi być zrozumiały dla osób nietechnicznych
i nie może zawierać żargonu programistycznego.
[KONTEKST] Poniżej wklejam opis architektury systemu,
który służy tylko jako tło. Nie replikuj go w całości.
[PRZYKŁAD] Poniżej przykładowy opis modułu raportowania,
podobny styl chcę zachować dla innych modułów.Model zwykle reaguje na takie sygnały, lepiej ważąc informacje. To nie jest twarda gwarancja, ale często poprawia spójność zachowania w długiej serii wymian.
Wielowątkowe projekty i rozdzielanie kontekstów
Przy projektach, w których równolegle toczy się kilka strumieni pracy (np. strategia, content, materiały szkoleniowe), wygodniej prowadzić osobne wątki czatu zamiast mieszać wszystko w jednym.
Dla każdego strumienia możesz:
- założyć oddzielną konwersację,
- utrzymywać osobny dokument „stanu projektu”,
- tylko w razie potrzeby przenosić skróty/ustalenia między wątkami.
Przykład: budujesz program szkoleniowy z cyberbezpieczeństwa. Jeden wątek z modelem dotyczy programu merytorycznego, drugi – materiałów promocyjnych, trzeci – ćwiczeń praktycznych. Każdy ma własny zestaw priorytetów i trochę inne ograniczenia, więc wrzucanie wszystkiego do jednego wątku tylko niepotrzebnie obciąża kontekst.
Diagnozowanie problemów wynikających z przepełnienia kontekstu
Gdy limit kontekstu zaczyna być realnym problemem, objawy są dość charakterystyczne. Model:
- ignoruje ustalenia, które „na pewno mu wysyłałeś” kilkanaście wiadomości wcześniej,
- wraca do bardziej ogólnikowych, szablonowych odpowiedzi,
- zaczyna sobie przeczyć między jedną odpowiedzią a drugą.
W takiej sytuacji można wykonać szybki test:
- Krótko przypomnij krytyczne zasady i zapytaj, czy model może je streścić własnymi słowami.
- Jeśli nie potrafi – znaczy, że dawno wyleciały z kontekstu.
- Zaproponuj „twardy” reset: streszczenie, zapisanie ustaleń, nowy wątek z odświeżonym kontekstem.
Czasem źródłem problemu nie jest sam limit, lecz sprzeczne instrukcje w ramach wciąż mieszczącego się kontekstu. Pomaga prośba:
„Przejrzyj poniższe zasady (wklejam)
i wypisz wszystkie potencjalne sprzeczności między nimi.”Po wyłapaniu konfliktów możesz ustalić hierarchię: które reguły są nadrzędne, a które pomocnicze. Krótka, klarowna lista priorytetów znacznie ułatwia modelowi rozstrzyganie takich kolizji w następnych krokach.
Strategie dzielenia długich treści na „paczkę dla LLM”
Przy większych materiałach (raporty, specyfikacje, dokumentacje) całość często nie mieści się w jednym oknie kontekstu. Zamiast liczyć, że model „jakimś cudem” to ogarnie, lepiej z góry zaplanować, jak pociąć treść na sensowne porcje.
Praktyczny schemat wygląda często tak:
- Warstwa meta – krótki opis całości: cel dokumentu, główne rozdziały, grupy docelowe.
- Segmenty – kolejne sekcje tekstu po kilka stron/ekranów, każda z własnym mini‑streszczeniem.
- Instrukcja zadania – jasne polecenie, czego oczekujesz od modelu przy pracy z bieżącym segmentem.
Dzięki temu model w każdej iteracji widzi:
- gdzie w „mapie całości” się znajdujecie,
- co zawiera aktualny fragment,
- jakim zadaniem ma się teraz zająć (np. analiza, redakcja, podsumowanie).
Fragment przypominający „ramę” przy każdym segmencie:
„Kontekst całości: to jest dokument opisujący proces onboardingu klientów B2B.
Obecny segment: sekcja o konfiguracji konta administratora (część 3/7).
Cel na ten krok: znajdź luki i niejasności w instrukcjach dla nietechnicznych użytkowników.
Nie poprawiaj jeszcze stylu, tylko wypunktuj problemy.”Przy takim podejściu nie musisz na siłę zmieścić wszystkiego naraz. Utrzymujesz spójność dzięki powtarzalnej meta‑warstwie, a każdy segment jest przetwarzany z jasno określonym celem.
Łączenie wyników z wielu segmentów w spójny rezultat
Przy pracy segmentowej pojawia się inne wyzwanie: jak scalić wnioski, poprawki lub streszczenia z wielu kroków w jedną spójną całość, nie zjadając przy tym całego limitu kontekstu?
Pomaga prosta, dwuetapowa procedura:
- Na poziomie każdego segmentu generujesz lokalne podsumowanie lub listę zmian.
- Na koniec podajesz modelowi same podsumowania (skondensowane) i dopiero z nich budujesz „globalny” wynik.
Dla konkretu: jeśli obrabiasz 10 segmentów dokumentu, nie łącz całych tekstów w jednym kroku. Zamiast tego poproś:
„Poniżej masz podsumowania 10 sekcji dokumentu.
Na ich podstawie:
1) wypisz 7–10 kluczowych wniosków ogólnych,
2) zaproponuj spójny spis treści,
3) zaznacz sekcje, które wydają się ze sobą sprzeczne.”Tym sposobem „wyniesiesz” z kontekstu szczegóły, które nie są już potrzebne, a zachowasz esencję. Model operuje na koncentracie informacji zamiast na surowym, wielkim tekście.
Praca w pętli: streszczenia iteracyjne zamiast jednego „mega‑skrótowca”
Przy bardzo długich materiałach (setki stron, dziesiątki plików) sensowne staje się podejście warstwowe: najpierw streszczasz w części, potem te streszczenia streszczasz dalej.
Schemat bywa taki:
- Po jednym, dwa dokumenty na raz trafiają do modelu, który tworzy z nich streszczenia poziomu 1.
- Streszczenia poziomu 1 z kilku dokumentów łączysz i prosisz o streszczenia poziomu 2 (jeszcze bardziej skondensowane).
- Na końcu prosisz o mapę całości na bazie streszczeń poziomu 2: główne tematy, zależności, braki.
Zamiast jednej ogromnej sesji, w której model „tonie” w szczegółach, masz serię krótszych, kontrolowanych kroków. Każda warstwa pamięta mniej – za to to, co trzeba.
Przy tej metodzie dobrze jest wymuszać zwięzłość:
„Streszczenie poziomu 1:
- maksymalnie 300 słów,
- 5–7 punktów,
- osobno: lista otwartych pytań lub braków w danych.”Potem:
„Streszczenie poziomu 2:
Na podstawie 6 streszczeń poziomu 1 wypisz:
- główne wątki (maks. 8),
- powtarzające się problemy,
- potencjalne konflikty między dokumentami.”Dzięki wymuszeniu limitu długości na każdym poziomie całość pozostaje „lekka” tokenowo, a jednocześnie model widzi strukturę, a nie tylko strumień tekstu.
Planowanie sesji z wyprzedzeniem zamiast reagowania „z marszu”
Długie rozmowy z LLM mocno zyskują, gdy potraktujesz je jak mini‑projekt: z etapami, kamieniami milowymi i określonym zakresem na dany blok pracy. Improwizacja na bieżąco szybko kończy się przepełnionym kontekstem i chaosem.
Przy większym zadaniu możesz zacząć od prostego planu:
- Etap 1 – rozpoznanie: określenie stanu obecnego, zmapowanie wymagań, zidentyfikowanie braków.
- Etap 2 – projektowanie: generowanie wariantów, decyzje architektoniczne, uzgadnianie podejścia.
- Etap 3 – produkcja: właściwe tworzenie treści/kodu/procesów na bazie ustaleń.
- Etap 4 – porządki: konsolidacja, redakcja, wygładzenie i opisanie finalnych rezultatów.
Na początku każdej sesji możesz doprecyzować, na którym etapie jesteś i co jest „out of scope”:
„Obecnie jesteśmy na etapie 2 (projektowanie).
Zakres tej sesji:
- uzgodnić strukturę API i główne endpointy,
- nie schodzić jeszcze do poziomu implementacji w konkretnym frameworku,
- oznaczyć wszystkie otwarte decyzje tagiem [DO USTALENIA].”Takie zawężenie zakresu znacząco zmniejsza ryzyko, że rozmowa „rozpłynie się” na tematy, które tylko niepotrzebnie zajmą miejsce w kontekście.
Łączenie pracy LLM z notatkami zewnętrznymi
Kontekst modelu nie musi dźwigać całego projektu. Część „pamięci” możesz spokojnie wyrzucić poza czat – do notatnika, narzędzia do zarządzania zadaniami, repozytorium dokumentów.
Dobrze sprawdza się prosta praktyka:
- po każdej większej sesji zapisujesz kluczowe ustalenia w jednym, zewnętrznym dokumencie,
- przy kolejnej sesji wklejasz tylko aktualny, skrócony fragment („snapshot stanu”), zamiast wracać do całej historii czatu,
- starsze decyzje przechowujesz w dokumencie, ale w promptach używasz ich jedynie, gdy naprawdę są potrzebne.
Przykład snapshotu:
„Snapshot ustaleń (wersja 2025-01-08):
1) Segment docelowy: małe software house'y (10–30 osób).
2) Produkt: narzędzie do automatycznego audytu bezpieczeństwa kodu.
3) Kanał komunikacji: e‑mail + krótkie PDF‑y z raportami.
4) Ton: partnerski, bez przesadnego straszenia zagrożeniami.
Na tej podstawie przygotuj 3 warianty sekwencji 3 maili powitalnych.”Model nie musi znać wszystkich wcześniejszych dyskusji na temat segmentów, person, kanałów. Wystarczy mu aktualny snapshot, a starsze rozkminy zostają „w archiwum”.
Praca z kodem a limity kontekstu
Przy projektach programistycznych limity kontekstu dają o sobie znać wyjątkowo szybko. Kilka plików po kilkaset linii każdy i okno jest zapchane. W efekcie model zaczyna gubić szczegóły implementacji lub myli podobne funkcje.
Zamiast wklejać całe repozytorium, lepiej wprowadzić prosty reżim:
- posługiwać się wycinkami kodu, a nie pełnymi plikami,
- oznaczać każdy fragment kontekstem (nazwa pliku, miejsce w strukturze),
- utrzymywać osobny opis architektury na wysokim poziomie jako tekst naturalny.
Zamiast:
// wklejanie całego pliku UserService.ts (400 linii)lepiej:
„Kontekst:
- Aplikacja: panel administracyjny dla platformy e‑commerce.
- Język/stack: TypeScript + NestJS + Postgres.
- Poniżej wklejam tylko metody odpowiedzialne za reset hasła z pliku UserService.ts.
[fragment kodu]
Zadanie: znajdź potencjalne problemy z bezpieczeństwem
i zaproponuj zmiany, pozostając w tym samym stylu kodu.”Dodatkowo można poprosić model o zbudowanie tekstowego modelu architektury, który potem będzie służył jako lekki kontekst zamiast powtarzania kodu:
„Na podstawie poniższych plików opisz strukturę modułu autoryzacji:
- główne komponenty,
- zależności między nimi,
- przepływ danych przy logowaniu i resecie hasła.
Ten opis ma służyć jako skrócony kontekst do dalszych pytań.”Taki opis później przywołujesz zamiast każdego razu kleić kod. Zyskujesz miejsce w kontekście na właściwe zadanie, a nie na powtarzanie znanych już fragmentów.
Świadome obcinanie historii rozmowy
W wielu interfejsach konwersacja jest wysyłana do modelu w całości lub w dużym fragmencie. To wygodne, ale niespecjalnie ekonomiczne – szczególnie gdy końcowa część historii „przykrywa” dawne, nieaktualne już ustalenia.
Jeżeli masz taką możliwość (np. w swoim narzędziu, integracji, własnym UI), opłaca się:
- utrzymywać osobno „kontekst stały” (zasady, cele, ograniczenia),
- dokładać do niego tylko ostatnie N wymian, które są realnie potrzebne,
- starsze fragmenty trzymać jedynie jako bazę do ręcznego streszczania, zamiast wysyłać w całości.
Prosty schemat aplikacyjny:
- Po każdej odpowiedzi modelu dokonujesz lokalnego streszczenia najważniejszych nowych ustaleń.
- Streszczenie trafia do sekcji „kontekst stały”.
- Przy kolejnym zapytaniu wysyłasz:
- kontekst stały (skondensowany),
- ostatnie kilka wymian „surowych”,
- aktualne pytanie/użycie.
Przy ręcznej pracy można zrobić to samo mniej formalnie: co jakiś czas zatrzymać się, stworzyć własne streszczenie rozmowy i zacząć nowy wątek, karmiąc model tym podsumowaniem zamiast całej, wielostronicowej historii.
Zmiana poziomu szczegółowości zamiast doklejania kolejnych detali
Gdy czujesz, że w rozmowie zaczyna brakować miejsca, naturalnym odruchem jest „dopowiedzenie szczegółów”. To zwykle pogarsza sytuację. Częściej pomaga krok w tył – przejście z poziomu mikro do poziomu makro.
Zamiast dorzucać dziesiątą tabelę z parametrami lub kolejne 30 linijek kodu, spróbuj:
- poprosić model o abstrakcję – jakie są główne klasy przypadków, wzorce, typy sytuacji,
- wyprowadzić reguły ogólne na bazie kilku reprezentatywnych przykładów,
- opisać kontrprzykłady tylko tam, gdzie łamią te reguły.
Przykład z polityką cenową:
„Zamiast przetwarzać wszystkie 40 przypadków cennikowych,
wyciągnij proszę ogólne reguły naliczania rabatu na podstawie
poniższych 6 najbardziej reprezentatywnych scenariuszy.
Następnie wskaż, które z pozostałych scenariuszy (w załączniku)
wyłamują się z tych reguł i wymagają osobnego potraktowania.”Z takiej abstrakcji korzystasz później przy kolejnych decyzjach. Model nie musi znać każdego przypadku z osobna – wystarczy mu „mapa zasad” i kilka przykładów granicznych.
Bezpieczne korzystanie z LLM przy zadaniach wymagających wysokiej precyzji
Przy tematach prawnych, finansowych, medycznych czy bezpieczeństwa limity kontekstu są tylko jednym z ryzyk. Drugi czynnik to wymóg bardzo wysokiej precyzji i przewidywalności. W takich sytuacjach rozsądnie:
- traktować model przede wszystkim jako narzędzie pomocnicze (analiza, porządkowanie, wstępne wersje),
- trzymać twarde źródła po swojej stronie (ustawy, standardy, wytyczne),
- pilnować, by LLM opierał się na cytowanych fragmentach, a nie na „intuicji”.
W promptach dobrze jest jasno oddzielić:
[TEKST ŹRÓDŁOWY] – wklejone fragmenty regulacji/standardu
[INTERPRETACJA] – o to prosisz model
[ZASTRZEŻENIE] – co ZAWSZE ma być sprawdzone ręczniePrzykładowy szablon:
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Co to są tokeny w modelach językowych i jak się mają do słów?
Tokeny to najmniejsze jednostki tekstu, na których pracuje model językowy. Nie są one równoznaczne ze słowami – jeden token może być całym słowem, tylko jego częścią, spacją lub znakiem interpunkcyjnym.
W praktyce oznacza to, że zdanie jest dzielone na sekwencję tokenów według reguł tzw. tokenizera. To właśnie liczba tokenów, a nie liczba znaków czy słów, decyduje o kosztach użycia modelu, długości rozmowy i tym, czy cały tekst zmieści się w limicie kontekstu.
Ile to jest 1000 tokenów w tekście po polsku?
Szacunkowo 1000 tokenów odpowiada około 700–800 słowom w języku polskim. To orientacyjna wartość – dokładna liczba zależy od konkretnego tekstu i modelu, z którego korzystasz.
Dla bardziej praktycznych porównań można przyjąć, że:
- 1 typowa strona tekstu (ok. 1800–2200 znaków) to mniej więcej 300–500 tokenów,
- krótki e-mail na pół ekranu to zwykle 150–300 tokenów.
Dlatego kilka dłuższych wiadomości i odpowiedzi modelu szybko sumuje się do kilku tysięcy tokenów.
Czym jest limit kontekstu w LLM i jak wpływa na rozmowę?
Limit kontekstu to maksymalna liczba tokenów, które model może „widzieć” jednocześnie w danej rozmowie. Do tego limitu wliczają się: Twoje wiadomości, odpowiedzi modelu, instrukcje systemowe oraz inne niewidoczne elementy techniczne.
Jeżeli przekroczysz ten limit (np. 8 000 tokenów), najstarsze fragmenty rozmowy zostaną ucięte albo model zacznie skracać odpowiedzi, popełniać błędy, ignorować wcześniejsze ustalenia lub nawet odmówi udzielenia odpowiedzi. Można myśleć o tym jak o kartce o określonej wielkości – jeśli tekst się nie mieści, trzeba coś z niej zdjąć lub streścić.
Dlaczego model AI zapomina ustalenia z początku rozmowy?
Model „zapomina” głównie dlatego, że okno kontekstu ma ograniczony rozmiar. Gdy rozmowa jest długa i intensywna, najstarsze wiadomości przestają się mieścić w limicie tokenów i są obcinane – z punktu widzenia modelu wyglądają wtedy tak, jakby nigdy nie istniały.
Drugim powodem jest tzw. rozmycie sygnału: jeśli w kontekście jest bardzo dużo tekstu, pojedyncza informacja ma mniejszą „wagę”. W efekcie model może gubić spójność stylu, mieszać ustalone wcześniej zasady lub traktować nowsze, częściowo sprzeczne instrukcje jako ważniejsze.
Jak sprawdzić, czy zbliżam się do limitu kontekstu w rozmowie z LLM?
W typowej aplikacji-czacie nie widzisz liczby tokenów, ale możesz rozpoznać zbliżanie się do limitu po zachowaniu modelu. Sygnałami ostrzegawczymi są m.in.: powtarzanie ustaleń, jakby były nowe, ignorowanie początkowych instrukcji, mylenie faktów z początku rozmowy oraz nagłe skracanie odpowiedzi czy propozycje streszczania lub dzielenia treści na części.
Jeśli pracujesz z API, możesz użyć bibliotek lub kalkulatorów tokenów, które policzą dokładną liczbę tokenów w wiadomościach. Dla codziennego użytku wystarcza jednak szacowanie „na oko” według prostych reguł (np. 1 krótki akapit ≈ 80–150 tokenów).
Jak mogę oszczędzać tokeny i planować długie rozmowy z LLM?
Najprostsze sposoby to kontrola długości zarówno promptów, jak i odpowiedzi. W treści polecenia możesz wprost ograniczać długość odpowiedzi („maks. 300 słów”, „maks. 10 punktów”) i prosić o zwięzły, konkretny styl bez długich wstępów.
Przy większych zadaniach lepiej jest etapować pracę:
- najpierw poprosić o konspekt lub plan,
- potem rozwijać poszczególne sekcje w osobnych krokach,
- duże dokumenty dzielić na bloki zamiast wrzucać wszystko naraz.
- kalkulatory tokenów online, do których wklejasz tekst,
- wtyczki do edytorów/IDE obsługujące konkretne modele,
- biblioteki do liczenia tokenów w środowisku programistycznym.
- LLM operuje na tokenach (fragmentach tekstu), a nie bezpośrednio na słowach czy zdaniach; wszystkie limity, koszty i długość rozmowy liczone są właśnie w tokenach.
- Limit kontekstu to maksymalna liczba tokenów, które model „widzi” naraz (polecenia, historia rozmowy, odpowiedzi, instrukcje systemowe); po jego przekroczeniu najstarsze fragmenty są obcinane lub odpowiedzi stają się gorszej jakości.
- Model nie ma trwałej pamięci – „pamięta” wyłącznie to, co znajduje się w aktualnym oknie kontekstu; wszystko, co z niego wypadnie, jest dla modelu tak, jakby nigdy nie zostało powiedziane.
- Długie, intensywne rozmowy powodują stopniowe „wypadanie” początkowych ustaleń (np. stylu, formatu, ograniczeń), co skutkuje ignorowaniem wcześniejszych zasad i gubieniem spójności.
- Objawy zbliżania się do limitu kontekstu to m.in. powtarzanie wcześniej omawianych treści, mylenie faktów z początku rozmowy, ignorowanie pierwotnych instrukcji oraz skracanie odpowiedzi czy sugestie streszczania.
- Duża ilość tekstu „rozmywa” znaczenie pojedynczych informacji – nawet zanim coś wypadnie z kontekstu, sprzeczne lub rozproszone instrukcje mogą być przez model interpretowane niespójnie.
- Do praktycznego planowania rozmów wystarczy szacowanie tokenów „na oko” (akapit ≈ 80–150 tokenów, długa odpowiedź ≈ 300–600 tokenów) oraz ewentualne użycie prostych kalkulatorów tokenów lub narzędzi deweloperskich.
To zmniejsza zużycie tokenów, ułatwia utrzymanie spójności i obniża koszty korzystania z modelu.
Jak policzyć lub oszacować liczbę tokenów w moim tekście?
Bez specjalistycznych narzędzi możesz przyjąć proste przybliżenie: 1 token ≈ 4 znaki ze spacjami albo skorzystać z reguł typu: 1 krótki akapit (3–4 zdania) to ok. 80–150 tokenów. Na tej podstawie da się szybko ocenić, czy mieścisz się w limicie dostępnego modelu.
Dokładniejsze wyniki dają:
Takie narzędzia są szczególnie przydatne przy pracy z dużymi dokumentami i przy szacowaniu kosztów API.
