api接口调用百度千帆大模型提示错误码336103：“Prompt tokens too long”如何解决？

api接口调用百度千帆大模型提示错误码336103：“Prompt tokens too long”如何解决？

5 回复

减少输入文本长度或优化prompt以缩短令牌数量。


错误码336103表示提示词过长。请减少输入文本长度，确保不超过模型的最大token限制。

错误码336103表示输入的提示词（Prompt tokens）过长。解决方法包括：

  1. 精简提示词：删除不必要的描述或重复内容。
  2. 分段处理：将长提示词分成多个部分，分批调用API。
  3. 调整参数：减少max_tokens等参数的值，避免超出限制。
  4. 检查文档：确认模型的最大Token限制，确保输入符合要求。

通过这些方法可以有效减少Token数量，避免该错误。

减少输入文本长度或优化文本以缩短token数量。

错误码336103：“Prompt tokens too long”表示你发送给百度千帆大模型的输入文本（Prompt）超过了模型支持的最大token长度。解决这个问题的方法如下：

  1. 缩短输入文本：检查并缩减输入文本的长度，确保它在模型允许的token限制内。可以删除不必要的细节或简化句子。

  2. 分段处理：如果输入文本必须保留完整信息，可以将其分成多个部分，分别调用API，然后将结果合并。

  3. 调整模型参数：有些模型允许调整最大token长度的参数，检查文档确认是否有相关配置。

  4. 使用合适的模型：如果当前模型不支持长文本，考虑换用支持更长输入的模型版本。

  5. 压缩文本：在不影响语义的情况下，使用缩写、去除冗余词汇等方式压缩文本。

示例代码（分段处理）：

def call_api_with_chunks(prompt, chunk_size=500):
    chunks = [prompt[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(prompt), chunk_size)]
    results = []
    for chunk in chunks:
        # 假设api_call是你调用百度千帆大模型的函数
        response = api_call(chunk)
        results.append(response)
    return ' '.join(results)

# 使用示例
prompt = "你的长文本..."
result = call_api_with_chunks(prompt)
print(result)

通过以上方法，你可以有效解决“Prompt tokens too long”的问题。

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