GPT-3输入令牌超4096上限的可行规避方案及替代思路咨询

针对你遇到的GPT-3输入令牌上限问题，结合项目需求，提供以下可行方案：

1. 先做HTML核心区域提取预处理 #

直接处理完整HTML易包含大量冗余内容，先通过结构化解析工具过滤无关部分，压缩输入令牌数：

• 用BeautifulSoup或Playwright解析HTML，定位食谱核心区域：
  • 匹配常见食谱结构标签：比如标题含"Ingredients"、"做法"、"Instructions"的h2/h3元素，或class/id包含recipe、ingredient-list、cooking-steps的容器；
  • 过滤header、footer、侧边栏、广告、评论区等明显无关的DOM节点；
• 若自动提取失败，可增加手动介入环节：比如做简单浏览器插件，让用户框选网页中的食谱区域，仅传入选中部分的HTML，确保输入令牌数在4096以内。

2. 分段处理+结果拼接 #

如果预处理后仍超令牌，可将HTML拆分为逻辑独立片段分别处理：

• 按食谱自然结构拆分：比如分为「食材列表」「烹饪步骤」「注意事项」等片段；
• 给每个片段加明确提示词：比如“仅处理这段HTML中的烹饪步骤，输出纯净Markdown格式的步骤列表，不要包含任何无关内容”；
• 将各片段处理结果拼接成完整食谱Markdown，拼接时注意格式统一。

3. 切换到支持更长上下文的模型 #

放弃davinci-2，改用更高上下文上限的模型：

• GPT-3.5-turbo-16k：支持16384输入令牌，能覆盖大部分20k以内的HTML（需用OpenAI令牌计算器估算实际令牌数）；
• GPT-4（32k版本）：支持32768输入令牌，完全覆盖你的20k令牌场景；
• 微调方面，GPT-3.5-turbo也支持微调，训练时用预处理后的短文本，推理时用16k/32k版本处理完整HTML，兼顾准确率和上下文长度。

4. 混合策略：预处理+长上下文模型 #

结合前两种方案，先过滤冗余内容减少令牌数，再用长上下文模型处理：

• 先用工具自动过滤广告、导航等无关DOM，将HTML令牌数压缩到16k以内；
• 再传给GPT-3.5-turbo-16k处理，既降低成本，又避免模型被无关元素干扰。

针对替代思路的优化 #

• 优化“仅传入页面可见文本”：用Playwright渲染页面后提取可见文本，同时过滤导航链接、按钮、广告文本：
  • 过滤tag为a且文本含“首页”“分享”“收藏”等导航类内容的元素；
  • 保留p、li、h2等与食谱内容相关的标签文本；
• 自动检测“打印友好版”：爬虫抓取页面时，自动查找含print、friendly关键词的链接，或<link rel="alternate" media="print">标签指向的URL，若存在则优先使用该页面HTML，不存在再处理原页面。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chris Doohan