• Zhang et al. (2025)An Empirical Study on Prompt Compression for Large Language Models. arXiv. arxiv.org/abs/2505.00019

  • Qibang Liu, Wenzhe Wang, Jeffrey Willard (2025)Effects of Prompt Length on Domain-specific Tasks for Large Language Models. arXiv. arxiv.org/pdf/2502.14255

  • TryChroma Research (2025)Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance. research.trychroma.com/context-rot

  • Mosh Levy Alon Jacoby Yoav Goldberg (2024)Same Task, More Tokens: the Impact of Input Length on LLMs. arXiv. arxiv.org/html/2402.14848v1

  • Databricks Engineering (2025)Long Context RAG Performance of LLMs. databricks.com/blog/long-context-rag-performance-llms

  • Balarabe, T. (2024)Understanding LLM Context Windows: Tokens, Attention, and Challenges. medium.com/@tahirbalarabe2

Optimalno dolžino navodila lahko razdelimo v kategorije:

✦ Preproste naloge
→ 50–100 besed (povzetki, kratka pojasnila, standardna vprašanja).

✦ Zmerna zahtevnost
→ 150–300 besed (analize, osnutki, kreativni povzetki).

✦ Zahtevne večdelne naloge
→ 300–500 besed (zapletene specifikacije, tehnična dokumentacija, izčrpna poročila).