解决Claude代码运行时报错：模型上下文窗口超出的实战方案

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当使用 Claude API 处理长对话记录或大型文档时，经常遇到 ’ 模型上下文窗口超出 ’ 错误。这种报错通常发生在连续对话超过 20 轮次，或处理超过 8000 个 token 的文档时。最棘手的是需要保留完整对话历史的情况下，模型会拒绝执行新请求。

Transformer 模型通过 attention 机制处理输入时，计算复杂度与上下文长度成平方关系。为控制资源消耗，Claude 等模型会硬性限制最大上下文窗口（如 4096 tokens）。超出时，模型会丢弃最早的部分输入，导致关键信息丢失。

最直接的解决方式是将输入分割为模型可接受的块。关键是要在自然语义边界处分割：

import re
from typing import List

def chunk_text(text: str, max_tokens=4000) -> List[str]:
    """按段落分割文本，确保每个 chunk 不超过 max_tokens"""
    paragraphs = re.split(r'\n\n+', text)
    chunks = []
    current_chunk = []

    for para in paragraphs:
        if sum(len(p.split()) for p in current_chunk) + len(para.split()) > max_tokens:
            chunks.append('\n\n'.join(current_chunk))
            current_chunk = [para]
        else:
            current_chunk.append(para)

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

    return chunks

使用 BERT 等模型提取关键信息，保留语义核心：

用 BERT 提取每段文本的 embedding
计算 embedding 相似度矩阵
合并相似度高的相邻段落

实测压缩率可达 40%，但会导致约 15% 的延迟增加。建议仅对历史对话使用压缩，最新输入保持原始文本。

动态维护最重要的上下文片段：

class SmartWindow:
    def __init__(self, max_tokens):
        self.max_tokens = max_tokens
        self.entries = []
        self.importance_scores = []

    def add_entry(self, text, importance=1.0):
        tokens = text.split()
        while self.total_tokens() + len(tokens) > self.max_tokens:
            min_idx = self.importance_scores.index(min(self.importance_scores))
            self.entries.pop(min_idx)
            self.importance_scores.pop(min_idx)

        self.entries.append(text)
        self.importance_scores.append(importance)

    def total_tokens(self):
        return sum(len(e.split()) for e in self.entries)