寻求具备大输出Token限制的大语言模型（LLM）推荐

以下是满足「输入约15000 Token、输出量级相近」需求的大语言模型，核心要求是总上下文窗口足够大，且输出Token额度可灵活分配：

• GPT-4 Turbo (gpt-4-1106-preview)：总上下文窗口128k，输入15k Token时，输出可设置到113k以内（需通过API的max_tokens参数指定，确保输入+输出不超过总窗口），完全覆盖你的输出需求。注意你之前测试的gpt4-preview-0125为旧版本，新版1106-preview的输出额度分配更灵活。
• Claude 3 Opus：总上下文窗口200k，输入15k Token时，输出最高可达185k，无固定输出上限约束，仅需控制总Token数不超过窗口阈值。
• Claude 3 Sonnet：总上下文窗口100k，输入15k Token时，输出可分配到85k左右，成本比Opus更低，适合对预算有要求的场景。
• Gemini 1.5 Pro：总上下文窗口1M（百万级），输入15k Token时，输出可轻松达到相近量级甚至更高，适合需要超大规模输出的场景。
• Llama 3 70B（自部署/微调版本）：原生上下文窗口128k，自部署后可调整参数实现输入15k时输出113k以内的内容，适合有本地化部署需求的用户。

注意事项 #

• 多数模型需通过官方API调用，并设置max_tokens参数明确输出上限，确保输入+输出Token总和不超过模型总上下文窗口。
• 部分第三方托管平台可能对输出Token有额外限制，建议优先使用官方API以获取最大灵活性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tanveer Khan