আমি ভাবছিলাম আমার কাছে Codex-এ 1M কনটেক্সট আছে। তারপর আমি দেখলাম আমার Astra চ্যাট 258k-এর মধ্যে 172k ব্যবহার করছে। Astra-এর API স্পেসিফিকেশনে 1.05M টোকেন উল্লেখ আছে, কিন্তু Codex ডিফল্টভাবে একটি ছোট কনটেক্সট উইন্ডো ব্যবহার করতে পারে। আমার সেটআপে, ডিফল্ট ছিল 272,000 টোকেন। ক্লায়েন্টের 95% ব্যবহারযোগ্য উইন্ডো ফ্যাক্টরের সাথে, এটি অ্যাপে দেখানো 258k-এর ব্যাখ্যা দেয়। আমার লোকাল মডেল ক্যাটালগে সর্বোচ্চ ছিল 872,000 টোকেন, যা প্রায় 828k ব্যবহারযোগ্যের সমান। আপনার সেটআপের সীমা ভিন্ন হতে পারে, তাই পরিবর্তন করার আগে Codex-এর দ্বারা চেক করা উচিত। একটি ট্রেডঅফ: সক্রিয় কনটেক্সটে বেশি হিস্ট্রি রাখা আপনার অ্যালোয়ান্সের বেশি অংশ ব্যবহার করতে পারে। শুধুমাত্র সীমা বাড়ানোই প্রতিটি রিকোয়েস্টকে পুরো উইন্ডো ব্যবহার করতে বাধ্য করবে না। ChatGPT-এর মধ্যে লগইন করা Codex-এর জন্য, আলাদা লং-কনটেক্সট মাল্টিপ্লায়ার নেই, কিন্তু বেশি টোকেন প্রসেসিংও গণনা করা হয়। আপনার own API key-এর মাধ্যমে, API-এর প্রাইসিং follow হয়। যদি আপনি চান আপনার সেটআপের সমর্থিত সর্বোচ্চ উইন্ডো, তবে Codex-এর মধ্যে এটি paste করুন: --------------------------- "আমার Codex context window-কে my currently selected model, account, and client-এর by supported maximum-এর level-এ increase कরুন। Active user configuration inspect कরুন, CODEX_HOME-কে respect कরুন, and any effective profile or project overrides-কে respect कরুন। Selected model identify कরুন and current authoritative model metadata-এর using current client-specific maximum verify कরুন। Default context_window-কে max_context_window-এর from distinguish कরুন। 1M assume कরবেন नা or 872000 hardcode कরবেন नা। যদি maximum verify कরা possible na ho, setting unchanged leave कরুন and explain कরুন। প্রতিটি file backup कরুন। Unrelated settings, credentials, provider, model, speed, reasoning effort, Ultra visibility, and permission policies preserve कরুন। Secrets print कরবেন नা। model_context_window-কে verified maximum-এ set कরুন appropriate configuration scope-এ। User config-এ, it must be a top-level key first section-এর before। Duplicate-এর place-এ existing key update कরুন। Higher-priority overrides check कরুন and managed policies respect कরুন। Automatic compaction enabled keep कরুন। Existing explicit compaction threshold separately report कরুন, new threshold invent कরবেন नা। Model catalogs modify कরবেন नা or limits bypass कরবেন नা। Configuration validate कরুন and verify कরুন that only intended settings changed। App restart कরবেন नা or running tasks interrupt कরবেন नা। Backup location, exact changes, and expected usable window report कরুন। Effective_context_window_percent use कরুন when metadata provides it। Restart and verification instructions provide कরুন। Saved setting-কে running chat-এ reported actual limit-এর from distinguish कরুন।" --------------------------- আপনার active tasks finish-এর after, app-কে fully quit and reopen करুন, then context indicator check करুন। যদি existing chat-টি its old limit keep کرے, new chat check کرুন।
