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# Budget — Context Window Limits

# Budget — 上下文窗口预算

Model context window limits and early warnings before hitting the cap.

在接近模型限制时提前给出警告，避免 token 超限中断。

## Context Limits

## 模型上下文限制

Hard-coded per-model context window sizes. Unknown models get a safe 128K default.

各模型上下文窗口大小硬编码。未知模型使用 128K 安全默认值。

Model | 模型 | Context Window | 上下文窗口
--- | --- | --- | ---
`deepseek-v4-flash` | 1,000,000
`deepseek-v4-pro` | 1,000,000
`deepseek-chat` | 1,000,000
`deepseek-reasoner` | 1,000,000
`claude-3-5-sonnet` | 200,000
`claude-sonnet-4` | 200,000
`gpt-4o` | 128,000
`gpt-4o-mini` | 128,000
`gemini-2.0-flash` | 1,000,000
`gemini-1.5-pro` | 2,000,000
Unknown | 未知模型 | 128,000

## Warnings

## 预算警告

The TUI status bar shows usage warnings before hitting the limit:

TUI 状态栏显示使用量警告：

- Amber — usage > 60% (`WarnFraction = 0.60`)
- 琥珀色 (amber)——使用量超过 60%（`WarnFraction = 0.60`）
- Red + `/compact soon` — usage > 75% (`CriticalFraction = 0.75`)
- 红色 + `/compact soon` 提示——使用量超过 75%（`CriticalFraction = 0.75`）

Warnings are passive (no popup, no picker). The TUI status bar (top-right) shows:

警告不打断对话，TUI 右上角显示：

    ctx 42%          # safe zone — muted grey
    ⚠ ctx 63%        # > 60% — amber warning
    ⚠ ctx 77% — /compact soon  # > 75% — red bold

## What Happens at the Limit

## 达到限制后的行为

- seek does NOT silently truncate history (would break prefix cache)
- seek 不会静默截断历史（截断会破坏前缀缓存）
- Recommended: use session `/branch` (fork) or `/compact` to reduce context
- 建议：使用会话管理功能（`/branch` 分叉 / `/compact` 压缩）缩小上下文
- Or use `--resume` in a new session, keeping the old one as reference
- 或使用 --resume 在新会话中继续

See Session Management for context reduction strategies.

参见会话管理了解如何缩减上下文。

## Design Notes

## 设计要点

- Static over auto-detection — stale table under-reporting capacity is safer than runtime TTY probes
- 硬编码优于自动探测——过时的表安全地少报容量，远好于运行时 TTY 探测问题
- Passive budget — warns only, no active budget management by the agent
- 被动预算——仅警告，不由 agent 主动管理
- Token usage from API — budget data comes from the LLM API's `usage` field, not local estimation
- 预算来自 API——基于 LLM API 返回的 token 使用量，非本地估算