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，分批次处理。


缩短提示词长度，或拆分请求分批处理，确保单次调用tokens数在限制范围内。

当调用百度千帆大模型时出现“prompt tokens too long”错误，通常是因为输入的prompt超过了模型允许的最大token数。建议缩短prompt长度或拆分内容分批调用。

减少输入文本长度或调整模型以支持更多token。

当你在调用百度千帆大模型的API时遇到prompt tokens too long错误，通常是因为输入的提示文本（prompt）超出了模型允许的最大token长度。每个模型都有其特定的最大token限制，超过这个限制会导致API调用失败。

解决方法：

  1. 缩短提示文本：检查并缩短你的提示文本，确保其token数在模型允许的范围内。你可以使用分词工具来计算文本的token数。

  2. 分段处理：如果提示文本过长，可以将其分成多个部分，分别调用API，然后在客户端将结果合并。

  3. 调整模型参数：有些模型允许你调整参数以减少token数，例如减少生成长度或使用更简洁的提示。

  4. 使用更合适的模型：如果你需要处理较长的文本，可以考虑使用支持更大token数的模型。

示例代码（Python）：

如果你使用Python调用API，可以使用以下代码来检查并缩短提示文本：

import requests

def call_qianfan_api(prompt, api_key, api_secret):
    url = "https://aip.baidubce.com/rpc/2.0/ai_custom/v1/wenxinworkshop/chat/completions"
    headers = {
        "Content-Type": "application/json",
        "Authorization": f"Bearer {api_key}"
    }
    data = {
        "messages": [
            {"role": "user", "content": prompt}
        ]
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    return response.json()

# 示例调用
api_key = "your_api_key"
api_secret = "your_api_secret"
prompt = "你的长提示文本..."

# 检查并缩短提示文本
max_tokens = 4096  # 假设模型最大支持4096个tokens
if len(prompt.split()) > max_tokens:
    prompt = " ".join(prompt.split()[:max_tokens])

response = call_qianfan_api(prompt, api_key, api_secret)
print(response)

总结：

prompt tokens too long错误通常是由于提示文本过长导致的。通过缩短提示文本、分段处理或调整模型参数，可以有效解决这个问题。

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