This model's maximum context length is 128000 tokens. However, your messages res...

错误翻译

原文：This model's maximum context length is 128000 tokens. However, your messages resulted in 1909163 tokens.
译文：该模型的最大上下文长度为128,000个令牌。但是，您的消息达到了1,909,163个令牌。

原因分析

技术背景：令牌（tokens）是文本处理的基本单位，通常1个令牌≈0.75个英文单词或2-3个中文字符。

解决方案

立即修复方案：

# 方案1：分割长文本为多个部分处理
def split_text_for_processing(text, max_tokens=120000):
    # 按段落或章节分割文本
    chunks = text.split('\n\n')  # 或使用其他逻辑分割
    return [chunk for chunk in chunks if len(chunk) > 0]

# 方案2：精简输入内容
def reduce_input_length(text):
    # 移除冗余信息、注释、空行等
    lines = text.split('\n')
    essential_lines = [line.strip() for line in lines 
                      if line.strip() and not line.startswith('#')]
    return '\n'.join(essential_lines)

具体操作步骤：

• 分割长文档：将大文件分成多个小于100,000令牌的部分
• 移除冗余内容：删除不必要的注释、日志、重复代码
• 分批处理：分段提交给AI模型处理

️ 预防措施

最佳实践：

• 输入长度检查：在处理前估算令牌数量，使用工具如tiktoken库进行令牌计数：

   import tiktoken
   
   def count_tokens(text, model_name="gpt-4"):
       encoding = tiktoken.encoding_for_model(model_name)
       return len(encoding.encode(text))
   

• 分段处理策略：对于长文档，建立自动分块机制，确保每块都在模型限制内

推荐工具：

• 令牌计数器：OpenAI的tiktoken库
• 文本分割器：LangChain的TextSplitter
• 在线计算器：tokenizer工具网站验证令牌数量