Model AI mana yang punya jendela konteks terbesar?
Jendela konteks terbesar dalam katalog Agustus 2026 adalah 1M token, dipegang oleh DeepSeek V4 Flash 0731 dari DeepSeek. Sebagai intuisi kasar, satu token kira-kira tiga perempat kata bahasa Inggris, dan satu halaman naskah kira-kira 400 kata, jadi tabel di bawah menerjemahkan setiap jendela ke dalam halaman.
Satu baris per penyedia utama, menampilkan model dengan konteks terbesarnya:
| Penyedia | Model dengan konteks terbesar | Jendela konteks | Kira-kira memuat |
|---|---|---|---|
| DeepSeek | DeepSeek V4 Flash 0731 | 1M token | sekitar 2,500 halaman |
| OpenAI | GPT-5.4 | 1M token | sekitar 2,000 halaman |
| Gemini 2.5 Flash | 1M token | sekitar 2,000 halaman | |
| Meta | Llama 4 Maverick | 1M token | sekitar 2,000 halaman |
| Qwen | Qwen3.8 2.4T A95B | 1M token | sekitar 2,000 halaman |
| Moonshot | Kimi K3 | 1M token | sekitar 2,000 halaman |
| Z.ai | GLM 5.2 | 1M token | sekitar 2,000 halaman |
| MiniMax | MiniMax M3 | 1M token | sekitar 2,000 halaman |
| Anthropic | Claude Fable 5 | 1M token | sekitar 1,900 halaman |
| xAI | Grok 4.3 | 1M token | sekitar 1,900 halaman |
| Mistral | Mistral Large 3 2512 | 262K token | sekitar 492 halaman |
Kalau pertanyaan di balik pencarian Anda adalah "apa itu jendela konteks, sebenarnya", mulailah dengan penjelasan sederhana di Apa itu jendela konteks? lalu kembali lagi untuk angka-angkanya.
Bagaimana peringkat semua 100 model berdasarkan jendela konteks?
Katalog lengkapnya, diurutkan berdasarkan jendela konteks. Datanya berasal dari sumber yang sama dengan Indeks Biaya Model AI dan diambil pada 2026-08-20; ini adalah snapshot dari tanggal tersebut, bukan feed langsung, jadi periksa tanggalnya sebelum mengutip sebuah angka. Kolom kredit menunjukkan biaya setiap model per pesan di dalam Whizi, di paket yang mencakupnya.
| Model | Penyedia | Jendela konteks | Kira-kira memuat | Kredit di Whizi |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | DeepSeek | 1M | sekitar 2,500 halaman | 1 |
| GPT-5.4 | OpenAI | 1M | sekitar 2,000 halaman | 15 |
| GPT-5.5 | OpenAI | 1M | sekitar 2,000 halaman | 20 |
| GPT-5.6 Luna | OpenAI | 1M | sekitar 2,000 halaman | 1 |
| GPT-5.6 Luna Pro | OpenAI | 1M | sekitar 2,000 halaman | Tidak dikenakan kredit |
| GPT-5.6 Sol | OpenAI | 1M | sekitar 2,000 halaman | 20 |
| GPT-5.6 Sol Pro | OpenAI | 1M | sekitar 2,000 halaman | Tidak dikenakan kredit |
| GPT-5.6 Terra | OpenAI | 1M | sekitar 2,000 halaman | 4 |
| GPT-5.6 Terra Pro | OpenAI | 1M | sekitar 2,000 halaman | Tidak dikenakan kredit |
| LongCat 2.0 | Meituan | 1M | sekitar 2,000 halaman | 1 |
| DeepSeek V4 Pro 0813 | DeepSeek | 1M | sekitar 2,000 halaman | 2 |
| Gemini 2.5 Flash | 1M | sekitar 2,000 halaman | 2 | |
| Gemini 2.5 Flash Lite | 1M | sekitar 2,000 halaman | 1 | |
| Gemini 3.1 Flash Lite | 1M | sekitar 2,000 halaman | 1 | |
| Gemini 3.1 Pro Preview | 1M | sekitar 2,000 halaman | 10 | |
| Gemini 3.5 Flash | 1M | sekitar 2,000 halaman | 8 | |
| Gemini 3.5 Flash Lite | 1M | sekitar 2,000 halaman | 2 | |
| Gemini 3.6 Flash | 1M | sekitar 2,000 halaman | 3 | |
| Gemini 3.7 Flash | 1M | sekitar 2,000 halaman | 2 | |
| GLM 5.2 | Z.ai | 1M | sekitar 2,000 halaman | 3 |
| GLM 5.3 | Z.ai | 1M | sekitar 2,000 halaman | 5 |
| Inkling | Thinkingmachines | 1M | sekitar 2,000 halaman | 4 |
| Kimi K3 | Moonshot | 1M | sekitar 2,000 halaman | 10 |
| Laguna S 2.1 | Poolside | 1M | sekitar 2,000 halaman | 1 |
| Llama 4 Maverick | Meta | 1M | sekitar 2,000 halaman | 1 |
| MiniMax M3 | MiniMax | 1M | sekitar 2,000 halaman | 1 |
| Muse Spark 1.1 | Meta | 1M | sekitar 2,000 halaman | 5 |
| Muse Spark 1.2 | Meta | 1M | sekitar 2,000 halaman | 5 |
| Qwen3.8 2.4T A95B | Qwen | 1M | sekitar 2,000 halaman | 8 |
| Claude Fable 5 | Anthropic | 1M | sekitar 1,900 halaman | 50 |
| Claude Opus 4.7 (Fast) | Anthropic | 1M | sekitar 1,900 halaman | Tidak dikenakan kredit |
| Claude Opus 4.8 | Anthropic | 1M | sekitar 1,900 halaman | 20 |
| Claude Opus 4.8 (Fast) | Anthropic | 1M | sekitar 1,900 halaman | Tidak dikenakan kredit |
| Claude Opus 5 | Anthropic | 1M | sekitar 1,900 halaman | 20 |
| Claude Opus 5 (Fast) | Anthropic | 1M | sekitar 1,900 halaman | Tidak dikenakan kredit |
| Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | 1M | sekitar 1,900 halaman | 10 |
| Claude Sonnet 4.6 | Anthropic | 1M | sekitar 1,900 halaman | 10 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | 1M | sekitar 1,900 halaman | 10 |
| Fugu Ultra | Sakana | 1M | sekitar 1,900 halaman | 25 |
| Grok 4.3 | xAI | 1M | sekitar 1,900 halaman | 4 |
| Qwen3.5 Plus 2026-04-20 | Qwen | 1M | sekitar 1,900 halaman | 1 |
| Qwen3.6 Flash | Qwen | 1M | sekitar 1,900 halaman | 1 |
| Qwen3.7 Flash | Qwen | 1M | sekitar 1,900 halaman | 1 |
| Qwen3.7 Max | Qwen | 1M | sekitar 1,900 halaman | 5 |
| Qwen3.7 Plus | Qwen | 1M | sekitar 1,900 halaman | 1 |
| Qwen3.8 27B | Qwen | 1M | sekitar 1,900 halaman | 3 |
| Qwen3.8 Max | Qwen | 1M | sekitar 1,900 halaman | 6 |
| Inkling Small | Thinkingmachines | 524K | sekitar 983 halaman | 1 |
| Solar Pro 4 | Upstage | 524K | sekitar 983 halaman | 1 |
| Nemotron 3 Ultra | NVIDIA | 512K | sekitar 961 halaman | 3 |
| Grok 4.5 | xAI | 500K | sekitar 938 halaman | 6 |
| Grok 4.6 | xAI | 500K | sekitar 938 halaman | 6 |
| GPT Chat Latest | OpenAI | 400K | sekitar 750 halaman | 25 |
| GPT-5.4 Mini | OpenAI | 400K | sekitar 750 halaman | 4 |
| GPT-5.4 Nano | OpenAI | 400K | sekitar 750 halaman | 2 |
| Nova Pro 1.0 | Amazon | 300K | sekitar 563 halaman | 3 |
| Hy3 | Tencent | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Kimi K2 Thinking | Moonshot | 262K | sekitar 492 halaman | 10 |
| Kimi K2.7 Code | Moonshot | 262K | sekitar 492 halaman | 10 |
| Laguna XS 2.1 | Poolside | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Ling-3.0-flash | inclusionAI | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Mistral Large 3 2512 | Mistral | 262K | sekitar 492 halaman | 2 |
| Mistral Medium 3.5 | Mistral | 262K | sekitar 492 halaman | 6 |
| Nemotron 3.5 Lightning | NVIDIA | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Nex-N2-Mini | Nex Agi | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Nex-N2-Pro | Nex Agi | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Qwen3 Coder Next | Qwen | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Qwen3.6 35B A3B | Qwen | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Ring-2.6-1T | inclusionAI | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Sakana Namazu | Sakana | 262K | sekitar 492 halaman | 4 |
| Seed 2.1 Turbo | Bytedance Seed | 262K | sekitar 492 halaman | 2 |
| Seed-2.0-Code | Bytedance Seed | 262K | sekitar 492 halaman | 3 |
| Step 3.7 Flash | Stepfun | 262K | sekitar 492 halaman | 1 |
| Codestral 2508 | Mistral | 256K | sekitar 480 halaman | 1 |
| Command A | Cohere | 256K | sekitar 480 halaman | 10 |
| Grok Build 0.1 | xAI | 256K | sekitar 480 halaman | 3 |
| KAT-Coder-Air V2.5 | Kwaipilot | 256K | sekitar 480 halaman | 1 |
| KAT-Coder-Pro V2.5 | Kwaipilot | 256K | sekitar 480 halaman | 3 |
| GLM 4.6 | Z.ai | 205K | sekitar 384 halaman | 1 |
| GLM 4.7 | Z.ai | 205K | sekitar 384 halaman | 2 |
| GLM 5 | Z.ai | 205K | sekitar 384 halaman | 2 |
| MiniMax M2 | MiniMax | 205K | sekitar 384 halaman | 1 |
| Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 200K | sekitar 375 halaman | 4 |
| DeepSeek V3.1 | DeepSeek | 164K | sekitar 307 halaman | 1 |
| DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 164K | sekitar 307 halaman | 1 |
| Aion-3.0 | Aion Labs | 131K | sekitar 246 halaman | 10 |
| Aion-3.0-Mini | Aion Labs | 131K | sekitar 246 halaman | 2 |
| Granite 4.1 8B | Ibm Granite | 131K | sekitar 246 halaman | 1 |
| Kimi K2 0711 | Moonshot | 131K | sekitar 246 halaman | 10 |
| Llama 3.3 70B Instruct | Meta | 131K | sekitar 246 halaman | 1 |
| Mistral Medium 3.1 | Mistral | 131K | sekitar 246 halaman | 2 |
| Muse Glimmer 30B | Meta | 131K | sekitar 246 halaman | 2 |
| Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) | 131K | sekitar 246 halaman | Tidak dikenakan kredit | |
| Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) | 131K | sekitar 246 halaman | Tidak dikenakan kredit | |
| Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) | 66K | sekitar 123 halaman | Tidak dikenakan kredit | |
| R1 | DeepSeek | 64K | sekitar 120 halaman | 2 |
| Perceptron Mk1 | Perceptron | 33K | sekitar 61 halaman | 1 |
| Phi 4 | Microsoft | 16K | sekitar 31 halaman | 1 |
| Hy-MT2-1.8B | Tencent | 8K | sekitar 15 halaman | Tidak dikenakan kredit |
| Hy-MT2-30B-A3B | Tencent | 8K | sekitar 15 halaman | Tidak dikenakan kredit |
Cara membaca angka-angka ini secara jujur
Jendelanya dipakai bersama. Semuanya terhitung ke dalamnya sekaligus: prompt Anda, setiap pesan sebelumnya dalam percakapan, dokumen apa pun yang Anda lampirkan, dan jawaban yang sedang ditulis. Model dengan jendela 128K yang sudah membaca kontrak 100K token tidak lagi punya 128K tersisa untuk diskusi; yang tersisa hanya 28K.
Yang diiklankan bukan yang efektif. Riset konteks panjang terus menemukan pola yang sama: model mengingat bagian awal dan akhir dari konteks besar lebih baik daripada bagian tengahnya. Dalam eksperimen Lost in the Middle (Liu dkk., 2023), memindahkan dokumen kunci dari tepi input ke bagian tengah membuat model kehilangan sekitar 20 poin akurasi, jadi sebuah model bisa menerima satu juta token dan tetap melewatkan begitu saja klausul yang terkubur di token ke-400,000. Untuk pekerjaan bertaruhan tinggi pada dokumen panjang, tanyakan secara spesifik soal bagian tengahnya, atau berikan dokumen itu dalam bagian-bagian berlabel.
Lebih besar tidak otomatis lebih baik. Jendela besar lebih mahal dijalankan dan bisa mengencerkan perhatian ke teks yang tidak relevan. Kalau pekerjaan Anda adalah email dan draf pendek, ukuran jendela tidak akan pernah menjadi hal yang Anda sadari. Ia mulai berarti pada kontrak utuh, basis kode, transkrip, dan buku.
Token bukan kata. Aturan tiga perempat adalah rata-rata yang bagus untuk bahasa Inggris, tapi kode, angka, dan bahasa selain Inggris sering kali ditokenisasi dengan kurang efisien, jadi perkiraan halaman dalam tabel ini sengaja dibuat kasar.
Sesuaikan jendela dengan pekerjaannya
Kesimpulan praktis dari tabel ini adalah jendela konteks itu pilihan per tugas, bukan pilihan per langganan. Model dengan jendela terbesar jarang menjadi penulis terbaik, dan penulis terbaik jarang menjadi cara termurah untuk meringkas 800 halaman.
Itulah alasan untuk punya seluruh katalog dalam satu ruang kerja. Di Whizi Anda bisa menyerahkan PDF 200 halaman ke model berkonteks besar, lalu berpindah ke Claude atau GPT dalam percakapan yang sama untuk membuat draf dari apa yang ditemukannya, tanpa dokumen itu meninggalkan utas. Sanggahan yang jujur: kalau semua yang Anda berikan ke model muat nyaman dalam jendela 128K, yang mencakup sebagian besar email, penyusunan draf, dan pekerjaan dokumen pendek, seluruh tabel ini jadi tidak relevan dan langganan satu penyedia adalah pembelian yang lebih sederhana. Panduan cara memilih model membahas keputusan yang sama untuk kualitas dan biaya.
Untuk mengutip halaman ini: URL tanpa anchor-nya stabil, tanggal datanya dicantumkan di atas tabel lengkap, dan angka tokennya berasal dari katalog penyedia, bukan dari halaman pemasaran.
- Kurangi dokumen dan riwayat Anda dari jendela sebelum memercayai angka besarnya
- Untuk dokumen panjang, uji daya ingat dari bagian tengah, bukan hanya bagian awal
- Terjemahkan token ke halaman dengan aturan tiga perempat sebelum memutuskan apa pun
- Pilih jendela per tugas, bukan per langganan
- Periksa tanggal data di atas tabel lengkap saat mengutip sebuah angka
Pertanyaan Umum
Model AI mana yang punya jendela konteks terbesar?
Per katalog Agustus 2026, jawabannya adalah DeepSeek V4 Flash 0731 dari DeepSeek dengan 1M token. Tabel lengkap di atas mencantumkan semua 100 model diurutkan berdasarkan ukuran jendela, dengan tanggal data dicantumkan di atasnya.
Berapa jendela konteks Claude terbesar?
Jendela konteks Claude terbesar dalam indeks ini adalah 1M token (Claude Fable 5), yang memuat sekitar 1,900 halaman teks. Varian Claude yang lebih kecil tercantum dalam tabel lengkap di atas.
Berapa jendela konteks GPT terbesar?
Jendela konteks GPT terbesar dalam indeks ini adalah 1M token (GPT-5.4), yang memuat sekitar 2,000 halaman teks. Varian GPT yang lebih kecil tercantum dalam tabel lengkap di atas.
Berapa jendela konteks Gemini terbesar?
Jendela konteks Gemini terbesar dalam indeks ini adalah 1M token (Gemini 2.5 Flash), yang memuat sekitar 2,000 halaman teks. Varian Gemini yang lebih kecil tercantum dalam tabel lengkap di atas.
Berapa jendela konteks Grok terbesar?
Jendela konteks Grok terbesar dalam indeks ini adalah 1M token (Grok 4.3), yang memuat sekitar 1,900 halaman teks. Varian Grok yang lebih kecil tercantum dalam tabel lengkap di atas.
Apakah jendela konteks yang lebih besar selalu lebih baik?
Tidak. Jendela yang lebih besar lebih mahal, dan daya ingat menurun menuju bagian tengah dari konteks yang sangat besar. Ukuran besar itu menentukan untuk buku utuh, basis kode, dan transkrip panjang, dan tidak relevan untuk obrolan sehari-hari. Sesuaikan jendela dengan tugasnya, bukan membayar untuk angka terbesar.
Berapa halaman yang muat dalam satu jendela konteks?
Bagi jumlah token dengan kira-kira 530 untuk mendapatkan halaman naskah: satu token kira-kira tiga perempat kata bahasa Inggris, dan satu halaman kira-kira 400 kata. Jadi 128K token kira-kira 240 halaman, dan satu juta token kira-kira 1,900 halaman. Kode dan teks selain bahasa Inggris biasanya memuat lebih sedikit.