1. 服务端上下文上限（llama.cpp 的 -c、Ollama 的 num_ctx、vLLM 的 --max-model-len）——你说的多半是这个，默认常常只给 4k～8k，不会自动按显存放开。
2. 模型训练上下文：Qwen3.8-27B 支持到 128k 级，但那是天花板，不是免费额度。
3. 单次输出上限（max_tokens / -n）：和输入共用预算，写分镜时很容易先被输出顶住。

3090Ti 24G 跑 27B Q4，权重约 15–16G，剩下全给 KV，而 KV 随上下文线性涨，这是硬约束。要做长上下文，先做三件事：

• KV 量化：q8 KV（llama.cpp -ctk q8_0 -ctv q8_0，vLLM --kv-cache-dtype fp8），显存占用直接减半，长上下文质量损失很小；别用 BF16 KV 硬撑。
• 开 FlashAttention，并发压到 1，把显存全让给 KV；24G + q8 KV 大致能到 32k～64k 量级，具体以框架报的 KV 占用为准。
• 确认没有层 offload 到 128G DDR3：X99 的 DDR3 每通道带宽只有几十 GB/s，offload 一层 decode 就断崖。

但「剧本 → 分镜提示词」这个任务，正解不是把单次上下文撑到 128k，而是分块：

1. 先让模型输出结构化大纲：「场号 / 地点 / 人物 / 情绪 / 镜头目的」；
2. 再按场（或每 5–8 个镜头）分段喂，每段都带同一份角色表 + 风格锚（固定 system prompt），逐段出分镜；
3. 每段上下文只有几 k，比一次塞满更稳，还能断点续跑。

一句话：上限先按显存调到装得下的最大值，任务本身用分段解决。