突破Claude Code Pro的Token限制：分块处理与流式传输实战方案

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Claude Code Pro 作为代码辅助 AI 模型，存在严格的 token 限制机制：输入 token 上限为 4096，输出 token 上限同样为 4096。这个限制在实际应用中会引发诸多问题：

长文档处理时，超出限制的文本会被直接截断，导致信息丢失
代码审查场景中，大型代码文件无法一次性完整分析
多轮对话时，随着对话历史积累，后期响应质量显著下降
生成长格式内容（如技术文档）时被迫中断，连贯性受损

采用基于语义的分块策略，优先保证逻辑完整性：

def semantic_chunking(text, max_tokens=3800, overlap=200):
    """
    基于句子边界和导入语句进行分块
    :param text: 待处理文本
    :param max_tokens: 单块最大 token 数（预留空间给元数据）:param overlap: 块间重叠 token 数，保持上下文连贯
    :return: 分块后的文本列表
    """
    from anthropic import count_tokens

    chunks = []
    current_chunk = ""

    # 优先按段落分割
    paragraphs = text.split('\n\n')

    for para in paragraphs:
        if count_tokens(current_chunk + para) <= max_tokens:
            current_chunk += para + '\n\n'
        else:
            if current_chunk:
                chunks.append(current_chunk.strip())
                current_chunk = para + '\n\n'
            else:  # 单个段落就超限
                chunks.append(para[:max_tokens])  # 紧急截断

    if current_chunk:
        chunks.append(current_chunk.strip())

    # 添加重叠部分
    if len(chunks) > 1:
        for i in range(1, len(chunks)):
            prev_tail = ' '.join(chunks[i-1].split()[-overlap:])
            chunks[i] = prev_tail + ' ' + chunks[i]

    return chunks

采用滑动窗口与关键信息缓存结合的方式：

维护最近 3 个块的对话历史（约 6k tokens）
自动提取实体名词、函数定义等关键信息作为跨块缓存
对代码文件保持 import 语句的全局可见性

import anthropic
from typing import Iterator

class ClaudeStreamHandler:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = anthropic.Client(api_key)

    def stream_response(self, prompt: str, max_tokens=4096) -> Iterator[str]:
        """
        流式获取 Claude 响应
        :param prompt: 完整提示词
        :param max_tokens: 单次响应最大 token 数
        :yield: 响应文本块
        """
        chunk_size = 1024  # 每次请求的 token 数
        full_response = ""

        try:
            with self.client.messages.stream(
                max_tokens=chunk_size,
                messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
                model="claude-code-pro"
            ) as stream:
                for chunk in stream:
                    yield chunk.content[0].text
                    full_response += chunk.content[0].text

                    # 动态调整后续请求大小
                    remaining = max_tokens - len(full_response.split())
                    if remaining < chunk_size:
                        chunk_size = max(remaining, 100)

        except anthropic.APIError as e:
            print(f"API 错误: {e}")
            # 实现指数退避重试逻辑
            self._retry_with_backoff(prompt)

    def _retry_with_backoff(self, prompt, max_retries=3):
        """省略重试实现细节"""
        pass