错误分析报告

1. 错误翻译

原文：ValidationException: Input is too long for requested model.
译文：验证异常：输入内容对于所请求的模型过长。

2. 原因分析

根本原因：请求发送给 Amazon Bedrock AI 模型的内容（prompt + 上下文）超出了该模型的输入令牌限制。

具体分析：

• HTTP 500 内部服务器错误实际上是转发的 Bedrock Runtime API 的 400 错误


• Bedrock 模型的 InvokeModelWithResponseStream 操作失败


• 错误类型为 ValidationException，表明输入参数验证失败


• 请求 ID：2e7bc8b9-2baa-4161-aa6c-458e1c480e2d

3. 解决方案

方案一：缩减输入内容

// 检查并限制输入内容的长度
const MAX_TOKENS = 4000; // 根据具体模型调整

function truncateInput(text, maxTokens) {
    // 简单的字符截断（实际应使用分词器计算token）
    const estimatedTokens = text.length / 4; // 近似估算
    if (estimatedTokens > maxTokens) {
        return text.slice(0, maxTokens * 4 * 0.9); // 保留90%空间
    }
    return text;
}

// 使用示例
const userInput = "您的输入文本...";
const truncatedInput = truncateInput(userInput, MAX_TOKENS);

方案二：分块处理大型输入

# 如果必须处理长文本，考虑分块处理
def chunk_text(text, chunk_size=1000):
    """将长文本分割为多个块"""
    words = text.split()
    chunks = []
    for i in range(0, len(words), chunk_size):
        chunk = ' '.join(words[i:i + chunk_size])
        chunks.append(chunk)
    return chunks

# 逐个处理每个块
text_chunks = chunk_text(long_text)
for chunk in text_chunks:
    # 发送每个块到模型
    response = invoke_bedrock_model(chunk)
    process_response(response)

4. ️ 预防措施