Claude Code与DeepSeek API实战：如何避免上下文窗口长度爆炸问题

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上下文窗口长度爆炸是指在使用大语言模型 API 时，由于对话历史或输入内容过长，导致 API 响应变慢、费用增加甚至请求失败的现象。这种情况在持续对话场景（如聊天机器人）或处理长文档时尤为常见。

直接影响 ：API 调用超时、响应延迟增加
隐性成本 ：按 token 计费的 API 会产生不必要的费用
系统稳定性 ：超出限制的请求会被直接拒绝

优点：实现简单，适用于处理固定格式的长文本
缺点：可能破坏上下文连贯性

优点：保留关键信息，优化 token 使用
缺点：需要设计合理的权重算法

优点：自适应不同长度的输入
缺点：实现复杂度较高

def chunk_text(text, max_tokens=2000):
    """
    将长文本分割为指定 token 数量的块
    :param text: 输入文本
    :param max_tokens: 每个块的最大 token 数
    :return: 文本块列表
    """
    words = text.split()
    chunks = []
    current_chunk = []
    current_count = 0

    for word in words:
        word_len = len(word) + 1  # 加 1 是空格
        if current_count + word_len > max_tokens:
            chunks.append(' '.join(current_chunk))
            current_chunk = [word]
            current_count = word_len
        else:
            current_chunk.append(word)
            current_count += word_len

    if current_chunk:
        chunks.append(' '.join(current_chunk))

    return chunks

def filter_by_importance(text, keywords, max_tokens=2000):
    """
    基于关键词优先级过滤文本
    :param text: 输入文本
    :param keywords: 关键词及权重字典
    :param max_tokens: 最大 token 数
    :return: 过滤后的文本
    """sentences = text.split('.')
    scored_sentences = []

    for sentence in sentences:
        score = 0
        for kw, weight in keywords.items():
            if kw in sentence:
                score += weight
        scored_sentences.append((score, sentence))

    # 按分值排序
    scored_sentences.sort(reverse=True, key=lambda x: x[0])

    filtered = []
    current_count = 0
    for score, sentence in scored_sentences:
        sentence_len = len(sentence.split())
        if current_count + sentence_len > max_tokens:
            break
        filtered.append(sentence)
        current_count += sentence_len

    return '.'.join(filtered) + '.'

我们对三种方案在相同硬件环境下进行了测试（处理 10 万 token 的文本）：