导读
Chamath Palihapitiya 在 X 上发了一条吐槽，配图是 Claude 的报错弹窗：「你的消息超出了最大图片数量。」30 万人围观、2200 人点赞——它精准命中了大模型产品的一个核心反差：厂商宣传能吞下整套代码库，但用户拿一份真实 PPT 进去，却被系统拦在门口。「跟我自己那个脑子一模一样」
5 月 15 日，Social Capital 创始人、硅谷最活跃的科技投资人之一 Chamath Palihapitiya 在 X 上发帖：
"Use Claude they said. Upload your decks they said. Unleash all this productivity they said. But apparently, I first need to start a new chat, delete some of the deck and not exceed the maximum image count…just like my existing brain."
「他们说用 Claude。他们说上传你的 deck。他们说释放生产力。但实际上，我得先开一个新聊天，删掉一部分 deck，还不能超过最大图片数量……跟我自己那个脑子一模一样。」
▲ Chamath 发帖吐槽，配图就是 Claude 弹出的 maximum image count 报错
最后那半句 "just like my existing brain" 才是杀伤力最大的部分：你花了钱，买了一个号称远超人脑的 AI 助手，结果它跟你的大脑有同一个毛病——容量不够用，得先清理才能装新东西。
百万 token，宣传有多高调
要理解这条吐槽为什么戳中这么多人，得先看 Anthropic 过去一年在"上下文长度"上的营销力度。
TechCrunch 报道，Anthropic 把 Claude Sonnet 4 的 context window 拉到了100 万 token——大约等于 75 万个英文单词，比《指环王》三部曲加起来还长，或者 7.5 万行代码。这个数字是之前 20 万 token 限制的5 倍，也是 OpenAI GPT-5 的 40 万 token context window 的 2.5 倍。
▲ TechCrunch: "Anthropic's Claude AI model can now handle longer prompts"
VentureBeat 也跟进报道：这意味着开发者可以一次性分析整个软件项目，或者同时喂入数十篇研究论文。
从数字上看，确实够震撼。但 Chamath 遇到的问题，跟 token 数量根本不在同一个维度。
一份投资 deck，凭什么卡住百万 token
PPT 和投资 deck 看起来就是几十页 slides，为什么会比 7.5 万行代码更难处理？因为它在 AI 眼里根本不是"文本"。
每一页 slide 都可能变成一张图。大量 deck 里塞满了图表、截图、logo、表格和嵌入式图片，文字只是配角。当你把这种 PDF 上传到 Claude，系统会把每一页都当成图片来处理——于是一份 40 页的 deck，就变成了 40 张图片请求。
▲ Anthropic API 文档显示，图片请求有单次数量上限，大量图片会快速消耗 token 预算
而 Anthropic 的文档明确写了：每次请求的图片数量有上限。API 层面，如果你一次提交超过 20 张图片，系统会限制为 100 张。普通用户在 Claude 网页端遇到的限制更紧。
PDF 的处理路径也分两条。Claude 拿到一份 PDF 后，可能走文本抽取，也可能走视觉理解——取决于页面内容。如果页面上大部分是图表、截图和视觉排版，系统就会用 vision 模式处理，每一页都要吃掉大量 token 预算。
▲ Anthropic 文档：PDF 处理涉及页数上限、文件大小和内容类型判断
会话历史也在抢预算。如果你在同一个聊天里已经讨论了上一版 deck、几封邮件和一份数据表，那留给新文档的空间就所剩无几。这正是系统让 Chamath "start a new chat" 的原因——前面的对话已经占满了上下文容量。
▲ Anthropic 文档解释 context window 的工作机制——所有输入和输出共享一个总预算
token 多 ≠ 什么都能塞
把上面这些限制叠在一起看，问题就清楚了：
100 万 token 的 context window 解决的是长文本场景——让你能把整个代码库、一本书、几十篇论文塞进同一个对话。这个能力主要面向 API 客户和企业合作伙伴。
但一份 deck 带来的压力完全不同。它混合了文本、图片、布局、图表和视觉信息，每个维度都有独立的限制：图片数量上限、单张图片的 token 消耗、PDF 处理路径、文件大小天花板、会话状态管理。
▲ Claude 帮助中心列出了支持的文件类型、大小限制和上传方式
说白了：「处理 7.5 万行代码」和「顺手读完一份投资 deck」需要的能力完全不一样。代码是纯文本结构，token 效率极高；deck 是多模态文档包，每一页都可能吃掉几千个 token 的图片预算。
用户看到"百万 token"，直觉是"什么都能放进去"。但实际产品里，token 容量只是其中一道门槛，文件格式、图片数量、视觉解析和会话状态分别还有各自的门。
用户真正想要的，比加 token 难得多
评论区有人给了一个变通方案：用 Claude 桌面端，把资料放在本地文件夹里，让模型持续访问。
这个建议背后藏着一个更大的需求：用户不想每次手动上传文件、清理上下文、开新聊天。他们要的是一个项目级的工作区——模型像同事一样，长期看同一批资料，不需要每次从头开始。
对 Anthropic、OpenAI、Google 来说，下一阶段的竞争焦点可能正在发生转移。比拼谁的 context window 更长只是基础；真正决定企业用户留存的，是谁能把长上下文、文件系统访问、多模态解析、权限管理和会话状态打通成一个无缝体验。
Chamath 那条吐槽之所以引发这么大反应，是因为它说出了许多人在日常工作中反复碰到的摩擦：AI 的理论能力和实际产品体验之间，还隔着一段不小的距离。
百万 token 是一个了不起的工程成就。但对拿着一份 deck、想让 AI 帮忙过一遍的普通用户来说，他们卡住的地方，从来都不在 token 数量上。
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