Bevezetés
Az olyan nyelvi modellek, mint a ChatGPT, Gemini, Claude vagy Grok büszkén szokták hirdetni, hogy milyen hosszú szöveggel tudnak dolgozni. Azaz mekkora tokent képesek használni.
Arról már ritkábban van szó, hogy ebből mekkora is a Context Window, azaz mekkora az a szöveg, amit a beszélgetés alatt „fejben tud tartani”.
Arról pedig szinte soha nem tudunk meg semmit, hogy amikor a mesterséges intelligencia a választ írja, az milyen hosszú lehet (max output).
Pedig ez alapvetően befolyásolhatja a munkánkat.
<img class="wp-image-306" style="width: 75px;" src="https://chaosbot.tizennegy.hu/wp-content/uploads/2023/11/PixelRita256.png" alt="PixelRita">
<strong>PixelRita</strong> magyarázata
A Content Window (kontextusablak) az a maximális információmennyiség, amelyet egy nyelvi modell egyszerre "észben tud tartani" egy beszélgetés vagy feladat során. Ezt általában tokenekben mérik, nem karakterekben vagy szavakban. Ha a teljes bemenet és az elkészítendő válasz meghaladja ezt a határt, a modellnek a régebbi tartalom egy részét el kell hagynia.Mi is az a „válasz”
A nyelvi modellek másképpen működnek, mint az emberek. A program számára mindig meg van határozva, hogy mekkora is az a szövegmennyiség, amit a válaszadásra használhat. Ez olyan, mint egy papír, amit a mesterséges intelligencia ki fog tölteni. Hasonlít ahhoz, mint amikor az iskolában a tanár azt mondta, hogy "Írjatok egy háromoldalas fogalmazás!"
A fő különbség, hogy a mesterséges intelligencia ezt a megadott területet ki is akarja tölteni – hacsak erre nem adtunk neki más utasítást (pl: válaszolj 2 bekezdésben). Ez azt jelenti, hogy a nyelvi modell akkor is kitölti a rendelkezése álló területet, ha amúgy a válasz elférne két sorban (*). Ilyenkor érezhetjük azt, hogy a program csak magyaráz és magyaráz és magyaráz és…
De ez fordítva is igaz. Ha egyszerre túl sok mindent kérdezünk, túl sok információt, túl részletes választ kérünk, akkor a mesterséges intelligencia mindent abba a kis részbe fog bezsúfolni.
Ilyenkor érezhetjük azt, hogy inkább csak felsorolást kapunk.
(*) Az újabb programok sok esetben felismerik, ha tényleg rövid választ várunk, és akkor nem fognak feleslegesen írni. De az eredmény változó.
Miért van korlátozva a válasz mérete?
Egy mai (2026. év közepe) nyelvi modellek már óriási tokeneket képesek kezelni. Ezek több ezer oldalas könyveknek felelnek meg. Felvetődik akkor a kérdés, hogy miért nem képesek száz oldalas fogalmazásokat írni, hanem csak néhány oldalas válaszokat kapunk.
Ennek oka, hogy a nyelvi modellek memóriájában rengeteg minden ott van. A kérdés mellett ott vannak a beállításaink, az alaputasításaink (custom instructions), a mellékelt dokumentumok, a memória, a nyelvi modellek specifikációi, stb.
Ráadásul a program azért fogja „tudni”, hogy mit beszéltünk 2-3 sorral feljebb, mert minden válasz előtt újra átolvassa a teljes eddigi beszélgetést.
Azaz amikor a ChatGPT (vagy Gemini, Grok, Claude, stb.) válaszol 1 oldalt, majd mi újra kérdezünk és megint válaszol 1 oldalt. Akkor a következő kérdésünkre a válasz előtt elolvassa az előző két kérdést és az arra adott 2 oldalnyi választ is. Így fog "emlékezni".
Vagyis minden válasz esetében exponenciálisan növekszik az az információ, amit "fejben" kell tartania. És amikor megtelik, akkor érezzük azt, hogy nem érti amit mondjunk, nem emlékszik semmire. Ilyenkor van tele a Context Window.
Éppen ezért a nyelvi modellek válasza egy nagyon érzékeny beállítás.
Mit is jelent pontosan a válaszok hossza?
A nyelvi modellek válaszainak hossza alapjaiban határozza meg, hogy milyen eredményt kapunk. Egyrészt ez a maximális szöveg, amit a program generálni tud. Másrészt a rendelkezésére álló területet megpróbálja kitölteni.
Tehát minél nagyobb egy nyelvi modell válasza, annál több információt, annál részletesebb leírást tud készíteni.
Ez például azt jelenti, hogy amikor egy PowerPoint-dokumentumot kérünk, akkor egy hosszú választ adó modell sokkal látványosabb prezentációt tud készíteni. Hiszen a mesterséges intelligenciának minden dia esetén meg kell adnia a színeket, a szöveg mezőket, a betűtípusokat, magát a megjelenítendő szöveget, és az egyéb grafikai elemeket is.
Egy rövid válaszadású modell ebből csak az alapokat fogja tudni leírni, mert hamar elfogy a keret. És még az is lehet, hogy a prezentáció csak néhány diára fog kiférni.
Míg egy hosszú válaszadású modellnek bőven van lehetősége mindent részletesen megadni.
Az alábbi kép nagyon jól szemlélteti a különbséget. Az utasítás ugyan az volt, csak a modell volt más:
A ChatGPT 5.5 Azonnali válasz modellje csak a minimális formai dolgokat tudta leírni.
A ChatGPT 5.5 Gondolkodó modell már sok-sok apró részletet, grafikai elemet, színeket, stb.. is le tudott írni a kódba.
Az alábbi táblázatba megpróbáltunk néhány példát összegyűjteni, ahol jól érezhetően változik a tartalom a válasz hossza alapján.
| Téma | Rövid válasz | Hosszú válasz |
| Reklám szöveg | Sok információ lesz egymásra zsúfolva | Több hely, azaz szöveg van a frappáns marketing szövegeknek. |
| Technikai dokumentáció | Felsorolás szerű lesz, nehezen érthető. | Jobban el lehet magyarázni az eszköz használatát. Érthetőbb lesz. |
| Történet | Rövid, egyszerű történet. | Hosszabb, bonyolult, fordulókkal teli történet. Akár több szereplő is. |
| Vers/Dal | Egyszerű vers vagy dalszöveg. | Mélyebb értelmű vers, hosszabb verssorok, több versszak. |
| Kép prompt (*) | A képnek csak az alapvető utasításai lesznek, általános leírás. | Részletes kép utasítás. Pl. minden szereplőnek a ruhája. |
| Video prompt | Egyszerű videó folyamat. | Részletes videó utasítások, kamera mozgás, szereplők, fizika, stb.. |
| Program kód, szkript, makró | Egyszerű program. | Bonyolultabb, részletesebb program. |
| Word/PowerPoint fájl | Alapvető formázás. Inkább szöveg és az alap betűtípusok. | Részletes formázás |
| 3D modell kód | Egyszerű modell. | Részletes modell, több elemmel, több ponttal. További adatok lehetnek, mint szín, textúra, stb.. |
(*) A mai (2026) modellek esetében már egy rövid válsz is bőségesen elegendő lehet egy részletes kép leírásához
Hosszú válaszok mellékhatásai
Oké. Úgy tűnik, hogy a hosszú válasszal jobban járunk. Akkor miért nem mindig azt csináljuk?
Vagy mégsem járunk mindig jobban?
Ez kicsi tolyan, mint a filmek esetében: egy hosszú film többet mindent tud elmesélni, a karaktereket részletesebben ki lehet dolgozni, és így tovább.
De a hosszú film alatt el is lehet aludni.
Biztosan mindenki találkozott már azzal, amikor gyorsan keresett arra megoldást, hogyan lehet az Excelben ezt vagy azt megcsinálni, de csak olyan YoTube videót talált, ahol az indiai srác 40 percen keresztül magyarázott mindenről a világ teremtésétől kezdve. Csak az a nyavalyás 1 gomb, amire szükség volt, az valahol a 25. és 39. perc között volt elrejtve 2 másodpercben….
- A hosszabb válaszok generálása több ideig tart.
- A hosszabb válasz hosszabb szöveget is jelent. Amire nem biztos, hogy szükségünk van. Ha csak arra vagyunk kíváncsiak, mikor ért véget a Nándorfehérvári csata, nem feltétlenül akarjuk a teljes csata részletes menetét elolvasni.
- A hosszabb válaszok több token, több energiafelhasználást, magasabb kvóta használatot, magasabb árat jelentenek.
- A hosszabb válaszok esetén hamarabb megtelik a Context Window. Azaz rövidebb lesz a beszélgetésünk, kevesebb lesz a kérdez-felelek.
Tehát ha nem szükséges, tényleg felesleges ágyúval verébre lőni.
Milyen hosszú válaszokat kapunk?
Erről nem igazán vannak hivatalos válaszok.
Inkább a felhasználók elemzéseire és tapasztalataira tudunk támaszkodni.
És itt tegyük hozzá, hogy folyamatosan újabb modellek érkeznek, és a beállítások is változnak. Így ez a táblázat már a bejegyzés megjelenésekor elavult lehet. Ezért az alábbi számok inkább csak tájékoztató, elgondolkoztató jellegűek.
A ChatGPT 5.5-ös modell esetén az OpenRouter oldal számítása szerint a válaszok hozza 128.000 tokent jelent. És teljesen mindegy, hogy a ChatGPT 5.5 Instant, ChatGPT 5.5 Thinking (medium) vagy a ChatGPT 5.5 Thinking Pro (high) verziót használjuk.
A hivatalos dokumentumok szerint ebben a 128.000 tokenben benne van az is, amikor a modell gondolkodik (azaz magában beszél). Így elvileg a válasz ennyivel rövidebb lesz.
Csakhogy a felhasználók teljesen mást tapasztalnak!
- A ChatGPT 5.5 Instant kb. 500-2.500 szavas válaszokat ad.
- A ChatGPT 5.5 Thinking (medium) 2.000-10.000 szavas válaszokat ad.
- A ChatGPT 5.5 Thinking Pro (high) pedig akár 10.000-30.000 (vagy még több) szavas válaszokat is tud adni.
Átfordítva Word-ben írt oldalakra:
- A ChatGPT 5.5 Instant kb. 5 oldalas választ generál.
- A ChatGPT 5.5 Thinking (medium) kb. 10-20 oldalas választ készít.
- A ChatGPT 5.5 Thinking Pro (high) pedig akár 30 oldalas választ is adhat (egyeseknek sikerült 60 oldalt is összehozni).
(Az oldalt úgy számoltuk, hogy 1 World oldal kb. 500 szó (12 pontos betűvel), ahol 100 token kb. 75 angol szavat jelent. Más nyelvek esetén, mint pl. a magyar, a 100 token kevesebb szó lesz.)
Tehát láthatjuk, hogy bár a modell hivatalosan ugyan annyi tokent használ a válaszhoz, az erősebb gondolkodás hosszabb, azaz részletesebb választ fog adni.
Körbenéztünk az interneten más modellek nemhivatalos felhasználói tapasztalak után. Majd ebből összeállítottunk egy nemhivatalos táblázatot a különböző modellek válaszainak hosszából.
| Szolgáltató és mód | Várható válasz hossza | Word-oldalba számolva |
| ChatGPT 5.5 Instant | 500–2 500 szó | 1–5 oldal |
| ChatGPT 5.5 Thinking (medium) | 2 000–10 000 szó | 4–20 oldal |
| ChatGPT 5.5 Thinking Pro (high) | 4 000–15 000 szó | 8–30 oldal |
| ChatGPT Deep Research | 15 000–30 000+ szó | 30–60+ oldal |
| Gemini 3.5 Flash, Standard | 500–3 000 szó | 1–6 oldal |
| Gemini 3.1 Pro, Standard | 1 500–8 000 szó | 3–16 oldal |
| Gemini Pro, Extended Thinking | 10 000–25 000+ szó | 20–50+ oldal |
| Gemini Deep Research | 5 000–30 000+ szó | 30–60+ oldal |
| Claude Haiku 4.5 | 300–1 500 szó | 1–3 oldal |
| Claude Sonnet 5 | 800–4 000 szó | 2–8 oldal |
| Claude Opus 4.8, High/Max | 5 000–15 000 szó, ritkán 20 000+ | 10–40+ oldal |
| Claude Fable 5 | becslés: 8 000–20 000 szó | 16–40 oldal |
| Claude Research | 5 000–15 000 szó | 10–30 oldal |
Összefoglalás
A nyelvi modelleket ha csak beszélgetésre használjuk, ott kevésbé számít a válaszok hossza. De amint valamilyen fájlt készítünk, programot írunk, promptot kérünk, stb… ott már erősen függ a kimenet részletessége attól, hogy milyen hosszú választ tud a program generálni.
De a hosszú válasz nem jelent direkt jobb eredményt (ráadásul a rossz kérdés akkor is rossz választ generál, ha az hosszú)! Mindig az aktuális feladattól függ, hogy melyiket praktikus választani.
PixelRita
PixelRita te mit gondolsz?
