DeepSeek 模型的上下文窗口大小取决于具体的架构和版本。基础版本通常处理 4,096 个 token 的输入序列，这是许多基于 Transformer 的模型的常见标准。然而，像 DeepSeek-R1 及后续迭代的优化版本将这一容量扩展到 16,000 个 token 或更多，从而能够处理更长的文档或多步骤交互。这种灵活性使得开发者可以根据其用例选择平衡性能和计算效率的模型。
像 DeepSeek-R1 这样的模型中扩展的上下文窗口对于需要分析长篇输入的应用程序特别有用。例如，开发文档摘要工具的开发者可以在一次 API 调用中处理 10-15 页的文本，而无需分割内容，从而保留文档的结构上下文。类似地，在会话式 AI 中，16k token 的窗口允许模型保留早期交流的细节，从而提高多轮对话中的一致性。这与较小的 4k 窗口形成对比，后者可能会在 20-30 条消息（取决于消息长度）后丢失上下文。
开发者在选择模型版本时应考虑其具体需求。对于基本的聊天机器人或短格式任务，4k token 模型可能就足够，并能降低推理成本。对于法律文档分析或涉及长代码片段的技术故障排除等复杂工作流程，扩展的 16k+ token 窗口能带来显著的好处。DeepSeek 的 API 文档包含像 max_tokens 这样的参数，用于控制输入/输出长度，开发者可以使用 token 计数库来验证其提示是否符合所选模型的限制。建议使用代表性数据样本进行测试，以衡量实际的上下文需求。