如何向ChatGPT API提交超4K令牌的长文本输入？

• 切换长上下文模型
  直接选用GPT-3.5-turbo-16k、GPT-4-32k等原生支持更大上下文窗口的模型，这类模型的令牌上限足以覆盖1小时语音转写的文本量，无需分段即可完整保留对话上下文，直接生成全局总结。

• 分层递进式总结

  1. 先将长文本按令牌上限拆分为若干段落，为每个段落生成包含核心观点、对话节点及上下文关联信息的局部总结；
  2. 将所有局部总结拼接为压缩后的文本，再提交给模型生成全局总结，通过局部总结的信息传递，既规避单段令牌限制，又保留整体逻辑链。

• 主题导向的分段处理
  按照对话自然的主题边界（如会议议题切换、对话话题转折）拆分文本，而非生硬按令牌数切割；拆分后给每个分段添加前置上下文提示，比如“此段为[XX主题]的延伸讨论，前序内容核心为[XX结论]”，让模型处理当前分段时能衔接前文，最后整合各分段总结结果。

• 预处理压缩令牌数
  对原始语音转文本做轻量化预处理：去除无意义语气词、重复停顿词、冗余闲聊内容，仅保留发言者、关键观点、决策结论等核心信息，大幅减少总令牌数，使文本适配4K令牌窗口。

• 增量式多轮总结
  采用多轮对话模式：第一轮提交第一段文本生成初步总结；后续每轮提交下一段文本时，附带前一轮的总结内容，让模型基于已有总结继续处理新内容，逐步构建连贯的全局总结，持续保留上下文连贯性。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Brendan Hill