GPT-6 Astraの105万Contextは永久Memoryではない
Context Window、Codex Retrieval、永続ファイル、Decision Recordの役割を整理します。
GPT-6 Astraの105万Contextは永久Memoryではない
GPT-6 Astra APIは 1,050,000 tokens context と128,000 max outputをサポートします。Large repositoryやdocument setを扱えますが、permanent memoryではありません。
OpenAIはCodexに別の機能も導入しました。Astraはwindowをまたいでnotesを保持し、earlier messages/tool outputsを検索できます。これはharness featureであり、過去の情報をautomatic trusted recordにするものではありません。
設計は active context、retrievable history、persistent source of truth の三層に分けます。
Context WindowはWorking Attention
OpenAIは512K–1Mの8-needle MRCRで96.3%と報告しています。Provider-reported evalであり、100万tokenの全detailを必ずrecallする保証ではありません。
Large contextでもstale instruction、version conflict、source labeling、irrelevant material costは残ります。272K input tokensを超えるrequestには高いpricing multiplierもあります。Contextは現在のstepに必要なworking attentionとして使います。
Codex RetrievalはEarlier Windowを探す
従来のcompactionはfailure reasonなどをsummaryから落とす可能性がありました。Astraではcross-window notesとsearchable earlier windowsを使い、notesにないtool outputも探せます。Launch時点ではexperimental configです。
Retrievalは「以前何が観察されたか」を探します。「現在何がapprovedか」は決めません。Old testはstaleかもしれず、requirementはsupersededかもしれません。
Persistent FilesがAuthorityを持つ
Current brief、approved requirements、source files、decision log、test evidence、final deliverableにはowner、date、review stateが必要です。
BudaのAgentはpersistent Driveとcloud computerを持ち、browser、terminal、files、Git、Skills、Channels、Automationsを使えます。これはworkspace persistenceであり、perfect model memoryという意味ではありません。
| Question | Context Window | Searchable History | Persistent Record |
|---|---|---|---|
| Job | Current reasoning | Recover observations | Preserve accepted state |
| Failure | Attention/conflict/cost | Miss/stale result | Ownership/review |
| Content | Task packet | Messages/tool output | Briefs/sources/decisions |
| Authority | Model interprets | Harness retrieves | Named owner reviews |
Context DumpではなくContext Packetを作る
Current brief、source index、decision log、evidence log、next checkpointを小さく保ちます。Active windowにはpacketと現在の材料、history searchにはdetail retrieval、persistent filesにはapproved stateを任せます。
Million-token Windowを使う場面
Repository-wide refactor、contract comparison、literature synthesis、multi-document investigationなど、多数のfiles間の関係を同時に読むtaskに向きます。
Taskが数日続く、ownerが変わる、consequential decisionを生む場合、recordはmodel callとは独立して残す必要があります。
Long-running Agentを始める前の四問
- Authoritative filesは何か。
- Activeなearlier decisionsは何か。
- Backgroundに留めるhistoryは何か。
- Human acceptanceが必要なoutputは何か。
Astraはworking attentionを広げ、Codexはwindow間continuityを改善し、persistent workspaceはaccountable workを保存します。