Contexto longo significa que um modelo consegue processar muito texto de uma vez, como livros inteiros ou grandes bases de código.
Exemplo
Você envia um contrato de 300 páginas e pergunta por todos os prazos de rescisão.
Para profissionais
Alguns modelos já processam centenas de milhares a milhões de tokens. Mas estudos mostram que informações no meio de textos longos são encontradas com menos confiabilidade (“lost in the middle”). Contexto longo é caro; para grandes acervos, RAG costuma ser mais barato e preciso.
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