Api接口调用百度千帆大模型提示`prompt tokens too long`错误。

Api接口调用百度千帆大模型提示prompt tokens too long错误。

5 回复

减少输入文本长度或调整模型以支持更多token。


请缩短输入的prompt，确保tokens数量在模型限制范围内。

prompt tokens too long错误表示输入的提示词（prompt）超出模型允许的最大长度。解决方法：1. 缩短提示词，减少不必要的内容。2. 将长文本分段处理，分批发送。3. 检查模型文档，确认最大token限制并调整输入。

减少输入文本长度或调整模型参数以适应更长的输入。

prompt tokens too long 错误通常表示你传递给百度千帆大模型的输入文本（prompt）过长，超过了模型允许的最大 token 限制。不同的模型对输入 token 的长度有不同的限制，通常这个限制在几千到几万个 token 之间。

解决方法：

  1. 缩短输入文本：检查你的输入文本，尽量删减不必要的内容，保留核心信息。你可以通过以下方式缩短文本：

    • 去除冗余描述。
    • 使用更简洁的表达方式。
    • 将长段落拆分成多个短段落。

  2. 分批处理：如果输入文本确实无法缩短，可以考虑将文本分成多个部分，分批调用 API，然后将结果合并。

  3. 使用更高级的模型：某些高级模型可能支持更长的 token 长度，你可以查阅百度千帆大模型的文档，确认是否有支持更长 token 的模型版本。

示例代码：

假设你有一段很长的文本 long_text，你可以将其拆分成多个部分，然后分别调用 API：

def split_text(text, max_length):
    return [text[i:i+max_length] for i in range(0, len(text), max_length)]

long_text = "你的长文本内容..."
max_token_length = 2048  # 假设模型最大支持2048个token
text_parts = split_text(long_text, max_token_length)

results = []
for part in text_parts:
    response = your_api_call_function(part)  # 替换为实际的API调用函数
    results.append(response)

final_result = " ".join(results)
print(final_result)

注意事项：

  • Token 计算：不同的模型对 token 的计算方式可能不同，通常一个 token 大约对应一个英文单词或一个中文汉字。你可以使用 tokenizer 工具来精确计算文本的 token 数量。
  • API 文档：建议查阅百度千帆大模型的官方文档，了解具体的 token 限制和模型支持的最大长度。

通过以上方法，你应该能够解决 prompt tokens too long 的问题。

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