Python环境下AzureChatOpenAI超token限制请求的解决方法咨询

一、直接缩减Token的基础优化 #

• 精简对话历史：仅保留与当前任务强相关的对话内容，删除重复、无关的闲聊或冗余信息。
• 压缩长文本输入：对大段文档类内容，先用轻量模型（如text-davinci-003）生成核心摘要，再将摘要传入AzureChatOpenAI。
• 简化函数定义：清理functions参数中的重复功能函数，删除不必要的参数描述，减少函数部分的Token占用。

二、分块处理+上下文连贯（实现全内容理解） #

如果必须保留完整信息，可以通过分块递进的方式让模型逐步整合所有内容，具体有两种可行方案：

方法1：多块摘要合并 #

1. 将大文本分割为多个Token数不超过模型上限（如7000，预留冗余空间）的块。
2. 为每个块生成独立摘要，再将所有摘要合并为总摘要，最后基于总摘要发起请求。
   示例代码：

import openai
from openai import AzureOpenAI
import tiktoken

client = AzureOpenAI(
    azure_endpoint="YOUR_ENDPOINT",
    api_key="YOUR_API_KEY",
    api_version="2024-02-15-preview"
)

def split_text_into_chunks(text, max_tokens=7000):
    encoder = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
    chunks = []
    current_chunk = []
    current_token_count = 0

    for paragraph in text.split("\n"):
        para_tokens = len(encoder.encode(paragraph))
        if current_token_count + para_tokens > max_tokens:
            chunks.append("\n".join(current_chunk))
            current_chunk = [paragraph]
            current_token_count = para_tokens
        else:
            current_chunk.append(paragraph)
            current_token_count += para_tokens
    if current_chunk:
        chunks.append("\n".join(current_chunk))
    return chunks

def generate_chunk_summary(chunk):
    response = client.chat.completions.create(
        model="YOUR_MODEL_NAME",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "请总结以下文本的核心信息，不要遗漏关键细节："},
            {"role": "user", "content": chunk}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

# 处理超长文本
large_input_text = "你的超长输入内容..."
text_chunks = split_text_into_chunks(large_input_text)
chunk_summaries = [generate_chunk_summary(chunk) for chunk in text_chunks]
total_summary = "\n".join(chunk_summaries)

# 发起最终请求
final_response = client.chat.completions.create(
    model="YOUR_MODEL_NAME",
    messages=[
        {"role": "user", "content": f"基于以下总结内容回答问题：{total_summary}\n我的问题：[你的具体问题]"}
    ]
)
print(final_response.choices[0].message.content)

方法2：多轮递进传递上下文 #

通过多轮对话逐步传递内容，让模型持续累积信息：

1. 初始告知模型将分块发送内容，需记录所有信息。
2. 每轮发送一个文本块，将模型的回复加入对话历史，确保上下文连贯。
3. 最后一轮发送具体问题，让模型基于全部累积信息回答。
   示例代码片段：

# 初始化对话历史
messages = [{"role": "system", "content": "我会分多次发送内容，请你逐步记录所有信息，最后我会提出问题，请基于全部内容作答。"}]

text_chunks = split_text_into_chunks(large_input_text)
for chunk in text_chunks:
    messages.append({"role": "user", "content": chunk})
    response = client.chat.completions.create(
        model="YOUR_MODEL_NAME",
        messages=messages
    )
    # 更新对话历史，保留模型的回复以维持上下文
    messages.append({"role": "assistant", "content": response.choices[0].message.content})

# 发送最终问题
messages.append({"role": "user", "content": "我的问题：[你的具体问题]"})
final_response = client.chat.completions.create(
    model="YOUR_MODEL_NAME",
    messages=messages
)
print(final_response.choices[0].message.content)

三、升级至大上下文模型 #

如果预算允许，直接切换到支持更大上下文的AzureOpenAI模型，比如gpt-35-turbo-16k（16384 Token）或gpt-4-32k（32768 Token），可直接减少分块处理的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carabes