待验证50% 置信基准精确时间
在128000 token预算时，CLM和摘要的表现基本打平，CLM的优势主要体现在32000 token这类小预算场景
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/5
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证大多数模型的单次输出上限在4000到8000 Token之间，部分高端模型支持到32000 Token60% 相似待验证同一个代码重构任务在标准模式下可能消耗3000 token，在Extra High模式下可能膨胀至50000 token以上58% 相似待验证实际工程中Chunk大小通常为200-1000 tokens，Overlap比例通常为10%-20%，是需要根据文档类型和业务场景调优的关键超参数57% 相似待验证作者认为12-30 token/s是舒适区，超过30 token/s算好；48-64GB的M5 Max约能跑到20 token/s56% 相似待验证LLM 不适合处理大型表格，因为百万行千列表格有十亿元素，token 化后需要三四十亿 token，且序列模型无法利用行列交换不变性56% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/979102API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/979102MCP
get_claim(id=979102)