# Context Window का बँटवारा — Agent Loops, Stop Conditions और Token Budgets

Source: https://www.geekswithgeeks.com/hi/agent-loops/budget-allocation

> Window को system prompt, tools, इतिहास और output reserve में बाँटें।

## हिस्सों की योजना

Window को निश्चित पाई की तरह सोचें। System prompt और tool परिभाषाएँ **स्थिर लागत** हैं जो हर बारी चुकानी पड़ती है। इतिहास **बढ़ता हिस्सा** है। Reply को **आरक्षित जगह** चाहिए, क्योंकि इतिहास window भर दे तो उत्तर के लिए जगह नहीं बचती। एक trigger तय करें, जैसे "इतिहास window के 60% से ऊपर जाए तो छँटाई शुरू करें"।

## योजना तालिका

अंक 200,000-token window का उदाहरण हैं। अपने model और काम के अनुसार बदलें।

```text
Window                       200,000
- System prompt + tool defs    -6,000   (fixed, every turn)
- Output reserve              -16,000   (max_tokens + safety)
= Available for history       178,000
Start trimming at 60%         ~107,000
```

## Tool परिभाषाएँ जुड़ती जाती हैं

लंबे descriptions वाले पचास tools हर बारी हज़ारों tokens ख़र्च करा सकते हैं। सिर्फ़ मौजूदा काम से जुड़े tools लोड करें।

**Quiz:** Model के reply के लिए जगह क्यों आरक्षित करें?

- [ ] Replies मुफ़्त हैं
- [x] इतिहास window भर दे तो उत्तर के लिए जगह नहीं बचती
- [ ] यह tools को तेज़ बनाता है
- [ ] API को reserve flag चाहिए

*Answer:* इतिहास window भर दे तो उत्तर के लिए जगह नहीं बचती. Input और output window साझा करते हैं, इसलिए reply के लिए पक्की जगह चाहिए।