1M Token Context Document Planner
在把 PDF、会议纪要、转写稿和项目文档塞进 AI 长上下文之前，先估算它们能不能放进 1M token context。
规划长上下文文档包
上下文预设
文档组
按页数、词数或已知 token 数粗略输入。不会上传文件，这只是规划估算。
仅本地规划
这个工具不会读取或上传你的文档。它只根据你输入的数量估算，并生成可复制的上下文投喂计划。
上下文适配结果
可一次放入
估算输入 tokens
396K
占可用上下文 44.9%
可用输入预算
882K
已扣除回答预留和安全余量
剩余
486K
超出
0
批次数
1
安全余量前的输入占比40.4%
估算输入为 396K，低于可用预算 882K。这组材料大概率可以一次放进长上下文。
建议分批计划
第 1 批
396K
300 页 PDF, 项目文档, 会议纪要
粘贴大文档前先做上下文规划
当真正的问题不是模型强不强，而是材料能不能安全放进去，这个 1M token context planner 就有用。
300 页 PDF 能不能放进去？
按页数和文本密度估算长 PDF 的 token 量，预留回答空间，再判断能否一次放进上下文。
打包 20 份会议纪要
输入会议纪要、转写稿和项目文档的词数，判断应该一次投喂还是按主题分批。
准备整个项目文档
先给规格说明、API 文档、架构笔记和可选参考资料排优先级，再交给 AI 做审阅。
Token 估算参考
这些是规划用的粗略规则。真实 token 数会受语言、格式、OCR 质量、表格和模型 tokenizer 影响。
输入类型
规划估算
适用场景
轻量页面或幻灯片
约 200-350 tokens / 页
适合 slide deck、短 memo、稀疏笔记或大量留白页面。
普通业务文档
约 600-700 tokens / 页
适合报告、项目文档、政策文档和普通 PDF。
密集 PDF 或法律文档
约 900-1,200 tokens / 页
适合小字号、表格、脚注多，或 OCR 噪声较多的页面。
已知词数
约 1.2-1.6 tokens / 词
适合 Google Docs、Word 或转写工具已经给出 word count 的情况。
如何使用分批计划
如果估算放不下，通常不要随机截断，而是用可控的多轮工作流。
必须材料优先
把 source-of-truth 放在前面
合同、最终规格、权威决策记录应优先于背景材料。
预留回答空间
长答案也需要上下文
1M context 仍然要给指令、引用、格式和最终回答留空间。
分批后再综合
要求结构化批次笔记
让模型每批输出带来源标签的摘要，最后再把摘要合并成总报告。
1M Token Context Planner 常见问题
关于长上下文文档规划、token 估算、PDF、会议纪要和分批处理的常见问题。
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