许多自然语言处理任务得益于长输入，但使用Transformer模型处理长文档时成本高昂——这不仅源于注意力机制的二次方复杂度，还因为前馈网络和投影层需作用于每个token。然而，在长文档中，并非所有token都具有同等重要性。为此，我们提出CoLT5，一种面向长输入的Transformer模型，其核心思想基于上述直觉：通过引入条件计算机制，将更多计算资源集中分配给重要token，从而在前馈层和注意力层中实现更高效的资源利用。实验表明，CoLT5在性能上优于LongT5，同时具备显著更快的训练与推理速度，在长输入SCROLLS基准测试中达到当前最优（SOTA）水平。此外，CoLT5能够高效且可扩展地处理极长输入，其性能在输入长度高达64k时仍表现出显著提升。