Em 2023, 4.096 tokens eram o padrão. Em 2024, 128K virou o novo mínimo para modelos sérios. Em 2026, vários modelos anunciam 1 milhão de tokens e dois — o Gemini 3.1 Pro e o Llama 4 Scout — chegam a 10 milhões. É uma corrida de marketing ou há utilidade prática em contextos dessa magnitude?
A resposta é: depende de onde a informação está no contexto.
Gemini 3.1 Pro: 10 milhões de tokens (Fechado)
Llama 4 Scout: 10 milhões de tokens (Aberto)
GPT-5.5: 1 milhão de tokens (Fechado)
Claude Opus 4.7: 1 milhão de tokens (Fechado)
DeepSeek V4 Pro: 1 milhão de tokens (Aberto)
Qwen 3.5-397B: 1 milhão de tokens (Aberto)
Mistral Medium 3.5: 256K tokens (Aberto)
Gemma 4-31B: 256K tokens (Aberto)
O Gemini 3.1 Pro e o Llama 4 Scout lideram por um fator de 10x. Para a maioria dos modelos, 1 milhão de tokens é o novo padrão de fronteira.
O número anunciado na janela de contexto não é o número que o modelo usa de forma confiável. Pesquisas de 2026 mostram um padrão consistente: modelos têm precisão alta para informações no início e no final do contexto, e degradação significativa para informações no meio.
A magnitude da degradação é concreta: para contextos muito longos, a precisão de recuperação de informações do meio cai 10-25% comparado ao início/fim. Em contextos curtos (até 128K), o efeito é gerenciável. Em contextos de 1M+, o "meio" é enorme — e potencialmente inclui a maior parte da informação relevante.
A capacidade efetiva de um modelo que anuncia 200K tokens costuma ser de 130K a 140K de forma confiável. Para modelos de 1 milhão de tokens, a capacidade efetiva para tarefas que exigem recuperação precisa de informação distribuída ao longo do contexto pode estar na faixa de 400-600K.
Isso não torna a janela longa inútil — mas muda como deve ser usada.
Há três cenários onde janelas de 1M+ de tokens entregam valor real em 2026:
Análise de documentos longos com perguntas sobre o início ou o fim. Processar um relatório financeiro anual de 800 páginas e fazer perguntas sobre o resumo executivo (início) ou as notas de rodapé (fim) funciona bem. Fazer perguntas sobre cláusulas específicas dispersas ao longo do documento é mais arriscado.
Geração com referência a um corpus. Quando o modelo precisa gerar texto mantendo consistência com um estilo ou conjunto de fatos fornecidos no contexto, a posição exata da informação importa menos — o modelo usa o contexto como referência difusa, não como banco de dados preciso.
Ingestão de codebases. Fornecer um repositório inteiro no contexto e fazer perguntas sobre estrutura, dependências ou fluxo geral funciona melhor do que recuperar linhas específicas de arquivos do meio do contexto. Para revisão de arquitetura e análise de alto nível, funciona.
Recuperação precisa de informação distribuída. Se você precisa que o modelo encontre todas as menções a uma cláusula específica espalhadas por 500 páginas de contrato, o modelo de contexto longo vai falhar em parte delas — especialmente nas do meio. Para esse caso, RAG (Retrieval Augmented Generation) com índice de busca ainda é mais confiável.
Raciocínio sobre múltiplas fontes de longa extensão. Comparar dois documentos longos onde informação relevante está distribuída em ambos exige que o modelo mantenha atenção em múltiplos pontos distantes do contexto simultaneamente. A memória de trabalho efetiva dos modelos não escala linearmente com o tamanho da janela.
Codebases de produção completos. A Anthropic notou que workflows que dependem de "colocar tudo no contexto" colidem com um limite prático: a maioria das codebases de produção de empresas tem mais código do que 1-2 milhões de tokens suportam. E mesmo dentro do limite, a degradação no meio compromete análises que dependem de arquivos no centro do contexto.
Há um detalhe econômico que os anúncios de janela longa frequentemente omitem: cobranças por contexto acima de certos limiares.
A Anthropic e o Google aplicam surcharges quando requisições ultrapassam 200K tokens. O surcharge se aplica ao total da requisição, não apenas aos tokens acima do limite. Para uma chamada com 500K tokens de contexto que normalmente custaria $2,50, o custo pode ser 2-3x maior dependendo das políticas de preço vigentes.
Para uso ocasional, não é problema. Para pipelines de produção que fazem centenas de chamadas por hora com contextos longos, o custo pode ser a diferença entre viabilidade e inviabilidade do produto.
Dado o comportamento real de modelos com contextos longos, RAG (Retrieval Augmented Generation) continua sendo relevante em 2026 — não porque a janela longa não funcione, mas porque para casos específicos funciona melhor.
RAG indexa documentos externamente, busca os trechos mais relevantes e fornece apenas esses trechos no contexto. O modelo recebe 2-10K tokens de contexto altamente relevante em vez de 500K tokens onde a informação relevante está diluída. Para recuperação precisa e determinística de informação, a combinação de índice de busca + janela curta supera janela longa + busca por atenção.
O modelo ideal de 2026 não é contexto longo OU RAG — é saber qual usar para qual tarefa. Contexto longo para análise holística e geração com referência. RAG para recuperação precisa de informação distribuída.
Em vez de focar na janela máxima anunciada, a pergunta relevante é: qual é a janela efetiva do modelo para a tarefa específica que você precisa executar?
Modelos com 128K de janela efetiva confiável podem superar modelos com 1M de janela anunciada mas 300K efetiva, dependendo do caso de uso. Os benchmarks de janela de contexto que medem recuperação de informação no meio — não apenas no início e fim — são os que revelam a capacidade real.
A corrida de janelas continua. Mas em 2026, a medida que importa é desempenho em needle-in-a-haystack no centro do contexto — não o número no cabeçalho do press release.
