Claude API上下文管理实战：如何动态压缩超限对话历史

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Claude 模型的上下文窗口限制为 8192 tokens（令牌），这在长对话或多轮交互中会带来挑战。当对话历史超过这个限制时，新输入的内容可能无法被正确处理，导致信息丢失。常见的问题场景包括：

多轮问答中，早期的关键问题被截断，模型无法理解当前问题的上下文
文档分析时，较长的文档无法完整保留，影响分析质量
持续对话中，用户的历史偏好和设定逐渐丢失

简单截断 （baseline）
直接丢弃最早的对话内容
优点：实现简单，零成本
缺点：可能丢失重要信息
基于 TF-IDF 的关键句保留
使用 TF-IDF 算法识别关键句子
优点：保留关键信息，计算开销适中
缺点：可能破坏对话连贯性
调用 Claude 自身生成摘要
使用 Claude 的摘要能力压缩对话历史
优点：保留语义完整性
缺点：增加 API 调用成本

场景特点	推荐策略
实时性要求高	简单截断
预算敏感	TF-IDF 关键句保留
语义完整性关键	Claude 生成摘要

import tiktoken
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

class ClaudeContextManager:
    """Claude 上下文管理器，实现自动压缩超限对话历史"""

    def __init__(self, model_name="claude-2"):
        self.encoder = tiktoken.encoding_for_model(model_name)
        self.max_tokens = 8192  # Claude 的 token 限制
        self.context = []

    def add_message(self, role, content):
        """添加新消息到上下文"""
        self.context.append({"role": role, "content": content})
        self._auto_compress()

    def _count_tokens(self, text):
        """精确计算 token 数量"""
        return len(self.encoder.encode(text))

    def _auto_compress(self):
        """自动压缩超限上下文"""
        total_tokens = sum(self._count_tokens(msg["content"]) for msg in self.context)

        while total_tokens > self.max_tokens * 0.9:  # 保留 10% 缓冲
            # 使用 TF-IDF 保留最重要内容
            compressed = self._compress_with_tfidf()
            total_tokens = sum(self._count_tokens(msg["content"]) for msg in compressed)
            self.context = compressed

    def _compress_with_tfidf(self):
        """基于 TF-IDF 的关键信息保留"""
        texts = [msg["content"] for msg in self.context]
        vectorizer = TfidfVectorizer()
        tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)

        # 获取每句话的重要性分数
        scores = tfidf_matrix.sum(axis=1).A1
        important_indices = scores.argsort()[::-1][:len(scores)//2]  # 保留前 50%

        return [self.context[i] for i in sorted(important_indices)]

关键代码说明：