如何避免claude code和deepseek api的上下文窗口长度爆满：分块处理与智能缓存的实战方案

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在使用 claude code 和 deepseek 这类大语言模型 API 时，上下文窗口长度限制是一个常见的技术瓶颈。当输入文本超过模型的最大上下文窗口（通常为 4K-32K tokens 不等），会导致 API 调用失败或返回不完整结果。这种情况在以下场景尤为突出：

处理长文档分析（如法律合同、技术手册）
运行代码生成 / 补全任务
执行多轮复杂对话
批量处理数据时拼接多个请求

分块处理
优点：实现简单，内存占用低
缺点：可能破坏文本连贯性
流式传输
优点：实时性高
缺点：实现复杂度高
缓存优化
优点：减少重复计算
缺点：需要额外存储

def chunk_text(text, max_tokens=2000, overlap=100):
    """
    智能分块函数
    :param text: 输入文本
    :param max_tokens: 单块最大 token 数
    :param overlap: 块间重叠 token 数
    """
    words = text.split()
    chunks = []
    start = 0

    while start < len(words):
        end = min(start + max_tokens, len(words))
        chunk = ' '.join(words[start:end])
        chunks.append(chunk)
        start = end - overlap  # 设置重叠区域

    return chunks

from functools import lru_cache
import hashlib

@lru_cache(maxsize=128)
def get_embedding(text):
    """带缓存的 API 调用"""
    text_hash = hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()
    if text_hash in cache:
        return cache[text_hash]

    # 调用 API 获取结果
    result = call_api(text)
    cache[text_hash] = result
    return result