才用幾次就達到使用上限？AI 回答品質越來越差，越來越慢？辛苦整理的內容差點當機遺失？本文從真實案例出發，揭露對話累積的五大隱憂，教你用分視窗、多平台、定期備份三招破解。特別適合需要處理大量文字的知識工作者，不管是 Claude、ChatGPT 還是 Gemini 都通用。
最近發生了兩件事，讓我認真研究使用 AI 時，「單一視窗大量對話累積」的風險。
第一件事是我太太的驚魂記。她在同一個 ChatGPT 視窗持續討論，為了讓整個脈絡和主題延續。結果累積 40 萬字元的對話後，AI 智商斷崖式下跌、匯出功能當機，差點救不回來。
第二件事是我在用 Claude 整理一些比較長的演講內容和文章時，突然發現一件事：今天才禮拜二而已，我居然就已經快用完本週的對話額度？我只是要理一些重點而已？
當對話不斷累積後，就會出現：注意力失焦、思考品質下降、使用額度快速耗盡、模型降級，甚至是瀏覽器當機導致資料遺失。而這些問題的關鍵就是：單一視窗的上下文累積問題。
推薦閱讀對象
如果你是：
- 經常使用 AI 整理大量文字的知識工作者（講師、顧問、作家、編輯）
- 需要處理逐字稿、會議記錄、長篇文章的專業人士
- 常常不知道為什麼 AI 額度這麼快就用完的重度使用者
- 想要提升 AI 使用效率，讓有限額度發揮最大價值的人
- 曾經遇過檔案差點遺失、AI 越用越慢等困擾的使用者
這篇文章能帶給你
- 理解為什麼 AI 額度消耗這麼快的真正原因
- 學會正確的視窗管理策略，讓處理效率直接提升 50%
- 掌握跨平台分工技巧，讓不同 AI 各司其職
- 避免文件遺失、模型降級等五大嚴重隱憂
- 建立長期穩定的 AI 使用習慣，不再擔心資料消失
單一視窗的上下文累積問題
讓我用一個實際案例來說明，先說，以下的計算方式並不完全精準，有經過簡化，主要是讓大家好理解這個機制與問題。
假設你要整理一個三小時的線上課程（約 30,000 中文字），我通常的整理流程是這樣：
第一步先清理逐字稿，把原始的文字清理乾淨，因為一定會有很多口語、嗯啊之類的東西。清理完之後，三萬字通常會剩下兩萬字左右。
接著再整理成詳細的教學文章，大概 5,000 到 8,000 字左右。
最後可能還會再生成一份摘要，大約 500 字左右。
原本我都是在同一個視窗處理這些步驟，但後來發現其實要分開視窗處理。
為什麼？來看一下兩種方式的差異：
方法一：在同一個視窗中連續處理
- 第一回合：清洗逐字稿 AI 讀入 30,000 字原文，產出 20,000 字，總處理 50,000 字
- 第二回合：改寫成文章 AI 重讀 30,000 字原文 + 20,000 字逐字稿，產出 5,000 字，總處理 55,000 字
- 第三回合：生成摘要 AI 重讀 30,000 字原文 + 20,000 字逐字稿 + 5,000 字文章，產出 500 字，總處理 55,500 字
總計：160,500 字
方法二：分段分視窗處理
- 第一回合：開啟視窗，貼入原文，清洗逐字稿 AI 讀入 30,000 字原文，產出 20,000 字，總處理 50,000 字
- 第二回合：開啟新視窗，只貼入逐字稿，改寫成文章 AI 讀入 20,000 字逐字稿，產出 5,000 字，總處理 25,000 字
- 第三回合：開啟新視窗，只貼入文章，生成摘要 AI 讀入 5,000 字文章，產出 500 字，總處理 5,500 字
總計：80,500 字
兩種方法的對比
方法一處理了 160,500 字，方法二只處理了 80,500 字，直接砍半。這就是為什麼你的額度消耗這麼快的原因。
單一對話視窗，對話不斷累積會造成很大的問題
補充說明：文字與 Token 的換算
Token 是 AI 的「計價點數」（不是非常精確的描述，但我們先簡單理解就好）。
在中文為主的教學或敘述語境下（混有少量英文與標點），1 個中文字約需 1.2 至 1.5 個 Token。
掌握這個換算標準，你就能快速評估 AI 的上下文窗口（記憶體限制）與使用成本。
我們剛才方法一總共處理了 160,500 字，換算成 Token 保守估計就是： 160,500 × 1.5 = 240,750 Token
就算像 Gemini 號稱有 100 萬 Token 的上下文窗口，你只要整理逐字稿的視窗多問幾遍，比如改改標題，換換語氣，很快就會超過極限。不要以為 100 萬上限有多大，可以隨意揮霍 😭。
要注意，這個極限是「最大極限」，不代表沒超過就沒問題。資料累積越多，失真的問題就越嚴重，這都是要去注意的。
除了額度上限，還有這些隱憂
隱憂一：注意力失焦
當上下文窗口裡累積的字數太多時，AI 的注意力會被稀釋到前面那一大堆已經用不到的資訊中。就像我在第三回合做摘要時，如果用方法一，AI 要在 55,000 字中找重點；如果用方法二，AI 只需要在 5,000 字中找重點，精準度完全不同。
具體來說，以 2025 年底的免費版本為例，實務上的安全累積範圍大約是：
ChatGPT 免費版：當對話累積到 6,000～10,000 中文字左右（約 8,000～15,000 token），模型就會開始把前面的內容壓縮成摘要，細節開始遺失。你問「剛剛提過的某一點」，它就開始答非所問。
Gemini 免費版：相對來說容忍度比較大，大約可以累積到 15,000～22,000 中文字（約 20,000～30,000 token），還能記得方向和脈絡，但具體的說法與細節也會開始模糊。
要注意的是，這裡說的「累積」不只是一次貼上大量文字，也包含來回對話逐步累積的狀況。
很多人會誤以為「對話還在進行，模型也還能回應」就代表沒問題，但實際上 AI 已經不是在使用你原本寫的那些字，而是壓縮過的內部摘要。它保留的是「指令意圖」或「結構理解」，不是逐字記憶。
隱憂二：思考品質與回應速度下降
如果你有使用深度思考功能（像 Extended Thinking），影響會更明顯。當你在累積大量上下文的視窗中開啟深度思考，AI 要在「三萬字原始稿 + 兩萬字清洗稿 + 五千字文章」中反覆思考，即使你只是問一個簡單問題。但如果你開新視窗只貼相關內容，AI 的思考就能更集中、更有效率，更會快速回應，不會浪費資源在無關的內容上。
隱憂三：總使用額度快速耗盡
這裡要特別說明一個關鍵概念：AI 平台的限制其實不是「對話次數」，而是「總運算量（Token）」。雖然介面上顯示的是「您還剩 X 則訊息」，但後台實際計算的是你消耗了多少運算資源。
每一則訊息的「成本」是不一樣的：
- 新視窗的第一句：成本低，AI 只讀這一句
- 長視窗的第十句：成本高，AI 要重讀前面所有的歷史紀錄加上這句
這就是為什麼我之前一直不停整理大量逐字稿時，才整理一篇演講就快速達到本週額度上限。對我來說我只是要把一個演講，整理成摘要，或多來幾個版本的標題，好像只是改個幾個字，但每次改版本，其實都是好幾萬字重新再跑一遍，所以一下子就跑到額度上限了。
隱憂四：模型降級
這是最嚴重，但最容易被忽略的問題。當上下文累積過多時，AI 系統為了節省算力，可能會隱性降級或強制切換到更輕量、更便宜的模型。
真實案例：我太太她在探索主題時，會一直在同一個視窗對話，為了讓整個脈絡和主題延續。結果當她聊到差不多 30 萬中文字元的時候，發現回應越來越慢，ChatGPT 免費版不停跟她說「今天的使用次數已經到上限」。她一開始以為只要等到明天，就可以用聰明的模型繼續對話，但直到對話視窗總字數逼近40萬字左右，她發現 ChatGPT 回答的內容完全用不上了。
為什麼會這樣？因為 40 萬字遠遠超過了模型的記憶極限（大約超出 4 倍）。當字數爆掉時，AI 會強制啟動「滑動窗口」機制，像切香腸一樣直接把「最前面」的設定（例如人物個性、核心大綱）遺忘掉。加上系統偵測到這個對話視窗消耗的資源過大，就會動態切換到更低階的模型，這就是她感到「智商斷崖式下跌」的瞬間。
後來我幫她把整個 ChatGPT 的文件匯出，把前面的內容整理成一份摘要，包含重點和整個脈絡的統整，變成一份「前情提要」，然後她開新視窗再繼續聊。那時候她真的很慌，好險資料都還匯得出來。
所以我建議，平常聊到一些大重點和大段落的時候，最好都要備份一下。聊個幾篇之後如果覺得速度變慢了，就趕快整理前情提要，然後到新的視窗再去繼續聊，會比較安全。
整理出來後發現，將近 40 萬字元的對話，整整631頁
隱憂五：瀏覽器的物理極限
這個問題常被忽略，但影響很直接。ChatGPT 的網頁必須把累積的所有文字的 HTML 元素全部渲染在畫面上，當字數過多時，瀏覽器要扛著這巨大的包袱去運算，導致游標延遲、回應卡頓，這是一種實質的「記憶體不足」。很多時候你覺得 AI 變慢了，其實不是 AI 的問題，而是你的瀏覽器快當機了。
更嚴重的是，當累積到極限時，連匯出功能都可能失效。像我太太那次已經累積到 40 萬字，當她想請我幫忙解決時，我原本想用 ChatGPT 內建的匯出功能把文章匯出，結果一按匯出就當掉。到最後真的是要手動複製貼上，而且速度超慢，記憶體隨時可能不足就整個當掉。
所以這邊特別提醒：平常就要養成定期存檔的習慣，或是累積到一定程度就先開新視窗。不要等到真的當掉了才想要搶救，那時候連匯出都沒辦法匯出，要複製貼上都很容易因為記憶體不足而失敗，你的心血可能就這樣不見了。
解決方案：三大招應對上下文爆炸
這三招分別是：
- 分階段開新視窗
- 多家 AI 分工
- 定期備份。
第一招：分階段開新視窗
開新視窗的時機分成兩種情境：
情境一：明確的階段性任務
像我前面提到的方案二，當你完成一個明確的處理階段，就該開新視窗了。
舉例來說：
- 開始對話 →三萬字原始逐字稿 → 清洗成兩萬字
- 開新視窗 → 兩萬字逐字稿 → 改寫成五千字文章
- 開新視窗 → 五千字文章 → 生成五百字摘要
這種情境很好判斷，因為每個階段都有明確的「產出」，產出完成就是換視窗的時機。
情境二：零碎對話累積
但更常見的情況是：你跟 AI 來來回回聊了很久，討論了很多細節，沒有明確的「階段」可以切分。這時候該怎麼辦？
我這邊提供一個提示詞，你可以在覺得對話累積得差不多時，請 AI 幫你整理出一份「交接文件」：
我們即將更換到新的對話視窗。請幫我整理一份交接摘要，內容必須包含：
1. 目前進度：最後處理到哪裡
2. 當前重點：核心內容是什麼
3. 待處理事項：接下來要做什麼
4. 核心設定：需要保持的風格或規範
請用條列式整理，讓我能直接貼到新的視窗。
延伸技巧:
其實這個交接文件的概念可以延伸到跨平台使用。你可以請 AI 幫你製作一份「個人設定檔」,當你要搬家或在不同 AI 平台之間切換時,把這份個人設定檔給新的 AI,這樣不同平台的 AI 就可以保持一定程度對你的理解。
AI 工具轉換無痛指南：建立個人知識庫，擺脫平臺綁架｜製作個人設定檔，讓每個AI都秒懂你 https://vocus.cc/article/693e8627fd8978000148f322
第二招：多家 AI 分工
針對超大量的資料處理，建議採用「分工合作」的策略。不同 AI 平台各有擅長的領域，了解這些特性可以讓你事半功倍。以下用開頭的案例「三萬字演講要整理成文章」，來做實際的說明。
第一階段：海量資料預處理：Gemini
對於需要處理長達數小時的逐字稿或大量文件（10 萬字以上）的任務，我會使用 Gemini 進行全量閱讀，產出結構化的乾淨摘要或基礎脈絡。
它就像一個很厲害的行政秘書，在大量內容整理上又快又好。所以講座的三萬字清洗到兩萬字這類任務，我通常先讓 Gemini 來處理。
不過如果你是要做成 Claude 的技能包（Skills），那從一開始就讓 Claude 處理逐字稿會更好，詳情請看這篇文章：Claude Skills 革命：AI 時代隱性知識提煉的關鍵趨勢 https://vocus.cc/article/693548bafd89780001bdc290
第二階段：精密寫作與定稿：Claude
從兩萬字到五千字這個階段，我會換成 Claude 來處理。因為 Claude 在脈絡整理、精準表達和風格控制做得較好。
特別適合需要高品質、深度內容產出的文章撰寫與語氣潤飾。
第三階段：事實查核與資料蒐集：ChatGPT 或網路搜尋
當我用 Claude 寫文章寫到一半，需要查證專業術語、即時新聞或數據時，我會跳出去用 ChatGPT、Gemini、Perplexity 的深度研究功能，或直接上網查資料。
這樣做有兩個好處：第一是不會造成大量的上下文額外消耗，第二個更重要的是「隔離」這件事情。避免 AI 接觸大量第三方文章和資料之後，寫作風格被影響。
我會在另一個獨立視窗查完資料後，僅將正確事實，或者需修正的內容，帶回主寫作視窗。這樣既能確保資訊準確，又能保持你原本的寫作風格。
第四階段：標題優化與社群文案：DeepSeek
文章寫完之後，如果要請 AI 幫忙潤色一下標題或改成社群貼文，我會把那五千字的文章丟到 DeepSeek 去，請它幫我想一些比較吸引人的標題。我覺得 DeepSeek 在這方面的表現還不錯。
透過分工合作、分段處理，這些方法都可以讓我們很好地控制使用額度，而且更重要的是讓產出更精準。
像這些都是江江教練常用的工具，依照不同情況去分工合作。
第三招：手動備份
這裡要特別強調一個重點:AI 的使用權限只包含算力,並不包含儲存文件。所有 AI 品牌都一樣,哪怕你是付費用戶,它們都只是幫你暫時儲存而已,並不會永久幫你保存文件。
- 匯出資料:使用平台的匯出功能(若無法匯出,請手動複製全文)
- 存檔:將舊視窗的內容複製到 Google Docs、Obsidian 或其他文件工具。記住,AI 視窗只是「暫存區」,你的文件工具才是「原始碼」
- 定期備份:養成每處理完一個大段落就存檔的習慣,不要等到出問題才想搶救
還有一個小技巧：用重新編輯取代重發指令
如果提問出錯，直接點擊「編輯」修改你的訊息，而非發送新訊息更正。這樣可以維持對話脈絡的純淨度，減少雜訊堆疊。
像 Gemini 的 Canvas 畫布功能可以直接修改文字,我自己有時候整理差不多之後也會直接複製到文字編輯器,用一般的文書處理軟體修改。因為如果你只是要改幾個字,直接改還更快,就不用再叫 AI 幫忙改了。
直接點擊「編輯」修改訊息
核心原則總結
- 單一視窗有極限，分階段開新視窗是必要的
- 每 2～3 萬字是黃金區間，養成「總結、備份、開新局」的習慣
- 定期手動備份是數位工作的好習慣，不要等到當機了才後悔
- 善用不同 AI 平台的特性，分工處理更有效率
我是江江教練，隱性知識提煉師
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