突破Claude API 32000 Token限制：分块处理与流式响应实战

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最近在用 Claude API 做文本生成时，经常遇到这个报错：api error: claude's response exceeded the 32000 output token maximum。这个限制是因为 API 服务端需要控制资源消耗，避免单个请求占用过多计算资源。常见于以下场景：

生成长篇文章或报告
处理大型代码文件
进行多轮复杂对话
分析大篇幅文档

分块处理的思路很简单：把大象放进冰箱需要分三步，那处理长文本就把它切成小段。具体来说：

将输入文本按语义或固定大小分割
分别发送各片段到 API
合并处理结果

优点是实现简单，兼容性好。缺点是可能丢失上下文连贯性。

流式响应就像打开水龙头接水：

建立持久连接
API 逐步返回部分结果
客户端实时处理数据

优势是延迟低，可以处理任意长度内容。缺点是实现复杂，需要处理连接中断等问题。

import tiktoken  # 用于 token 计数

def chunk_text(text, max_tokens=30000):
    """智能分块函数"""
    encoder = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")
    tokens = encoder.encode(text)

    chunks = []
    current_chunk = []
    current_count = 0

    for token in tokens:
        if current_count + 1 > max_tokens:
            chunks.append(encoder.decode(current_chunk))
            current_chunk = []
            current_count = 0
        current_chunk.append(token)
        current_count += 1

    if current_chunk:
        chunks.append(encoder.decode(current_chunk))

    return chunks

# 使用示例
try:
    long_text = "你的超长文本内容..."
    for chunk in chunk_text(long_text):
        response = client.completions.create(
            model="claude-2",
            prompt=chunk
        )
        # 处理每个 chunk 的响应...
except Exception as e:
    print(f"处理分块时出错: {str(e)}")
    # 实现重试逻辑...

import requests

# 伪代码示例，实际需要根据 API 调整
def stream_response(prompt):
    headers = {"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
        "Accept": "text/event-stream"  # 关键！}

    data = {
        "model": "claude-2",
        "prompt": prompt,
        "stream": True  # 开启流式
    }

    try:
        with requests.post(
            API_URL, 
            headers=headers, 
            json=data, 
            stream=True
        ) as response:
            for line in response.iter_lines():
                if line:
                    decoded_line = line.decode('utf-8')
                    # 处理流式数据...
                    print(f"收到数据块: {decoded_line}")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"流式请求失败: {e}")
        # 实现重连逻辑...

指标	分块处理	流式响应
内存占用	较高	较低
网络开销	多次请求	单次长连接
延迟	等待所有分块	首个块到达快
实现复杂度	简单	中等
上下文保持	需要额外处理	自动维护