TL;DR: LLMs processam texto limitado pela janela de contexto, afetada por tokenização e pelo uso de prompts. Instruções positivas e tom polido melhoram a qualidade das respostas, enquanto prompts negativos requerem cuidado. Otimizar o uso da janela e o design do prompt é crucial para performance e custo-benefício.

Takeaways:

• A janela de contexto limita a quantidade de texto que um LLM pode processar, impactando tanto a entrada (prompt) quanto a saída (resposta).
• A forma como o texto é tokenizado afeta a contagem de tokens, influenciando a quantidade de informações que cabem na janela de contexto.
• Instruções positivas geralmente geram respostas mais confiáveis do que instruções negativas devido a vieses no treinamento do modelo.
• Um tom polido e claro nos prompts pode melhorar a precisão e o detalhamento das respostas do LLM.
• Boas práticas de engenharia de prompts, como o uso de verbos afirmativos e exemplos, são essenciais para otimizar a performance e o custo-benefício dos LLMs.

Janela de Contexto, Tokens e Desempenho de Prompts em LLMs

Introdução

Modelos de linguagem de grande porte (LLMs) tornaram-se a espinha dorsal de sistemas de geração de texto, chatbots e pipelines de retrieval-augmented generation (RAG). Para tirar o máximo proveito desses modelos é essencial compreender como a janela de contexto limita o volume de texto que pode ser processado, de que forma os tokens de entrada e de saída consomem esse limite e por que instruções afirmativas costumam superar instruções negativas.

Além disso, a forma como o texto é convertido em tokens — unidades mínimas que o modelo manipula — varia conforme o método de tokenização adotado (BPE, WordPiece ou SentencePiece). Esse detalhe afeta diretamente a contagem total de tokens e, consequentemente, a capacidade de enquadrar o conteúdo dentro da janela de contexto disponível.

Por fim, decisões de design de prompt, o uso de tom polido e práticas de chunking em RAG influenciam não apenas a qualidade e a coerência das respostas, mas também o custo computacional e a latência das chamadas aos modelos. Este artigo explora esses aspectos de modo didático e detalhado.

Tokens e Tokenização em LLMs

O token é a menor unidade que um LLM manipula para processar texto. A tarefa de tokenização converte cadeias de caracteres em sequências numéricas, criando uma correspondência entre pedaços de texto e identificadores internos. Estima-se que, em inglês, um token equivale em média a 0,75 palavra (McKinsey & Company), o que significa que a mesma sentença pode gerar quantidades distintas de tokens em diferentes modelos.

Existem diversos métodos de tokenização, como Byte Pair Encoding (BPE), WordPiece e SentencePiece (GeeksforGeeks). Cada técnica adota estratégias próprias para dividir texto em tokens, seja com base em frequências estatísticas de subpalavras, em estruturas de vocabulário pré-definidas ou em algoritmos de compressão. Essas variações influenciam diretamente o número de tokens necessários para representar o mesmo conteúdo.

Como resultado, a escolha do modelo e do método de tokenização impacta o volume de texto que cabe em uma janela de contexto. Mesmo em modelos com janelas extensas, como GPT-4 Turbo (128 000 tokens) ou Claude 2.1 (200 000 tokens), a eficiência da tokenização define quantas palavras, parágrafos ou documentos podem ser processados de uma só vez.

Janela de Contexto: Definição e Limitações

A janela de contexto funciona como um “buffer” de curto prazo para LLMs, representando a quantidade máxima de tokens que podem ser considerados em uma única chamada. Esse limite engloba tanto os tokens de entrada (prompt) quanto os tokens de saída (texto gerado), impondo um teto sobre o volume de informação processada.

A fórmula geral é simples: tokens de entrada + tokens de saída ≤ tamanho da janela. Se o total exceder esse máximo, parte do histórico — normalmente os tokens iniciais — é truncada, o que pode resultar em perda de informações importantes. Prompts muito extensos consomem espaço que poderia ser dedicado à resposta, enquanto janelas maiores demandam mais memória e aumentam a latência e o custo computacional.

Em 2025, por exemplo, o GPT-3.5-turbo suporta janelas de 4 096 a 16 384 tokens em variantes estendidas; o GPT-4, de 8 192 a 32 768 tokens; o GPT-4 Turbo alcança 128 000 tokens via API; e o Claude 2.1 opera com 200 000 tokens (Anthropic). Apesar desse avanço, o trade-off entre capacidade e custo permanece central na adoção dessas tecnologias.

Consumo da Janela de Contexto em RAG

Em pipelines de retrieval-augmented generation (RAG), documentos ou trechos relevantes são recuperados e anexados ao prompt final. Cada chunk recuperado conta como tokens de entrada, reduzindo diretamente o espaço disponível para a geração da resposta. Um conjunto de chunks mal dimensionados pode inviabilizar respostas completas ou coerentes.

Boas práticas de chunking sugerem tamanhos entre 200 e 300 tokens por trecho. Fragmentos muito grandes podem provocar o problema da “agulha no palheiro”, em que o modelo recebe excesso de contexto pouco segmentado e tem dificuldade em identificar a informação mais pertinente. Por outro lado, chunks excessivamente pequenos elevam a sobrecarga de chamadas e geram custo adicional de latência.

Na prática, se uma consulta mais um conjunto de trechos recuperados ocuparem 6 000 tokens em uma janela de 8 000, restam apenas 2 000 tokens para a resposta. Para otimizar esse equilíbrio, recomenda-se priorizar fontes de alta relevância, aplicar filtros de similaridade e, quando necessário, resumir chunks antes da injeção.

Prompt Positivo vs. Prompt Negativo

Instruções positivas (“Liste os principais benefícios…”) costumam gerar respostas mais confiáveis do que comandos negativos (“Não inclua informações irrelevantes…”). Isso ocorre porque LLMs maximizam a probabilidade do próximo token com base em padrões aprendidos; negar uma ação exige inverter distribuições de probabilidade que não estão representadas explicitamente nos pesos do modelo (Hacker Noon).

Há também um viés de treinamento: os conjuntos de dados de instrução contêm muito mais exemplos afirmativos do que negativos. Como consequência, o modelo aprendeu a “fazer” antes de “não fazer”, tornando-se menos propenso a obedecer restrições formuladas em tom negativo.

Evidências empíricas confirmam essa tendência: estudos relatam que LLMs frequentemente ignoram ou violam instruções negativas, enquanto seguem comandos positivos com maior consistência. Por esse motivo, recomenda-se reformular proibições em ações desejadas sempre que possível.

Polidez e Tom nos Prompts

O estilo de escrita do prompt também impacta a qualidade da resposta. Experimentos com oito níveis de polidez em inglês, chinês e japonês indicam que prompts educados melhoram a precisão e o detalhamento das saídas, enquanto estilos grosseiros tendem a reduzir o desempenho do modelo (arXiv).

Não se observa ganho adicional na adoção de um grau de polidez extremo; há um ponto de saturação em que a formalidade extra não traduz benefícios perceptíveis. Ainda assim, manter um tom respeitoso e claro favorece a colaboração com o modelo, principalmente em tarefas complexas ou sensíveis.

Em última análise, a escolha de tom deve alinhar-se ao contexto de uso: comunicação interna, interfaces de atendimento ao cliente ou aplicações de RAG podem demandar níveis diferentes de formalidade, mas sempre preservando a clareza e a objetividade.

Quando Prompts Negativos Ajudam

Embora menos confiáveis, prompts negativos podem ter aplicação em cenários específicos. Na técnica NegativePrompt (IJCAI), frases como “Talvez esta tarefa esteja além da sua capacidade” geraram ganhos de até 46 % em tarefas do BIG-Bench, explorando estímulos emocionais para melhorar o foco em instruções posteriores.

Em contextos de segurança, comandos do tipo “Não mencione informações sensíveis” podem ser úteis, mas devem ser reforçados com exemplos positivos que demonstrem o comportamento desejado. Uma recomendação é converter proibições em metas positivas, seguindo o princípio da “intenção negativo-positivo”.

Ainda assim, esses prompts exigem design cuidadoso, testes A/B e monitoramento constante para evitar interpretações indesejadas. Não há fórmula única: seu uso deve ser justificado pela natureza da tarefa e validado empiricamente.

Boas Práticas de Engenharia de Prompts

Adote verbos afirmativos claros, como “Liste”, “Explique” ou “Responda de forma concisa”. Em vez de proibir, especifique diretamente o formato desejado: “Forneça apenas itens A e B”. Essa abordagem simplifica a maximização de probabilidade de tokens corretos pelo modelo.

Inclua exemplos curtos (few-shot) que mostrem o padrão aceitável de resposta. Esses trechos exemplares ajudam o modelo a alinhar seu output ao estilo e à estrutura esperada. Controle rigorosamente o tamanho do prompt para que input e output caibam na janela de contexto disponível.

Em pipelines RAG, regule o número de chunks ou aplique técnicas de sumarização antes de injetar contexto. Filtrar ou combinar trechos reduz a sobrecarga de tokens e evita saturar a janela, mantendo a precisão sem comprometer a coerência da resposta.

Conclusão

A janela de contexto é um recurso limitado em LLMs, e tokens de entrada e saída competem por esse espaço restrito. Compreender esse mecanismo, assim como a influência da tokenização, permite usar modelos de forma mais eficiente e evitar truncamentos indesejados.

Prompts afirmativos, estruturados de maneira clara e polida, tendem a gerar respostas mais consistentes e confiáveis. Já instruções negativas precisam de design cuidadoso e testes para entregar resultados efetivos, especialmente em cenários de segurança ou estímulos emocionais.

Para otimizar qualidade e custo-benefício, combine uma abordagem de prompt afirmativa, direta e enxuta com práticas de chunking e controle de tokens. Essa articulação maximiza a performance dos modelos e garante maior estabilidade nas interações.

Referências Bibliográficas

Fonte: IBM. “O que é uma janela de contexto?”. Disponível em: https://www.ibm.com/br-pt/think/topics/context-window. Acesso em: hoje.
Fonte: Anthropic. “Janelas de contexto”. Disponível em: https://docs.anthropic.com/pt/docs/build-with-claude/context-windows. Acesso em: hoje.
Fonte: Microsoft Learn. “Conceitos-chave e considerações em IA generativa”. Disponível em: https://learn.microsoft.com/pt-pt/azure/developer/ai/gen-ai-concepts-considerations-developers. Acesso em: hoje.
Fonte: Meet Cody. “Claude 2.1 com janela de contexto de 200K: O que há de novo?”. Disponível em: https://meetcody.ai/pt-br/blog/como-utilizar-o-claude-2-1-recursos-e-avisos-with-examples/. Acesso em: hoje.
Fonte: Meet Cody. “GPT 4 Turbo vs. Claude 2.1: Qual é a diferença?”. Disponível em: https://meetcody.ai/pt-br/blog/gpt-4-turbo-vs-claude-2-1-um-guia-definitivo-e-uma-comparacao/. Acesso em: hoje.
Fonte: Horizonte AI. “O que são as janelas de contexto na inteligência artificial?”. Disponível em: https://horizonteai.com.br/o-que-sao-as-janelas-de-contexto-em-large-language-modelsllms/. Acesso em: hoje.