“Token超限”提示表明输入已突破模型处理容量,Token是模型分词后的最小语义单元,中英文及符号按规则换算,计费按输入输出Token分别计量,超长文本需摘要、分段或结构化切片处理。
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如果您在使用DeepSeek API或网页版时看到“Token超限”“超出字数限制”“仅阅读前30%”等提示,说明当前输入内容已突破模型可处理的Token容量。Token是模型理解文本的基本单位,其数量直接决定计算资源消耗与费用。以下是关于DeepSeek中Token含义、计费逻辑及输入长度限制的详细说明:
Token不是字符,也不是单词,而是模型分词器对文本切分后的最小语义单元。不同语言、符号、标点均按特定规则映射为整数ID,每个ID即一个Token。该单位直接影响上下文容量、生成长度与计费粒度。
1、中文文本:平均2个汉字 ≈ 1个Token(如“人工智能”为4字符,通常拆为2 Token)。
2、英文文本:平均1个英文单词 ≈ 1个Token,但短词(a, the)、标点、空格也各自独立成Token。
3、混合内容:中英混排时,分词器按子词(subword)策略处理,例如“AI模型”可能被切分为“AI”、“模”、“型”共3 Token。
4、特殊符号:换行符、制表符、emoji、URL编码字符均计入Token,且部分长URL可能单个链接就占数十Token。
DeepSeek对输入实施多级长度控制,依次为字符层、Token层、上下文窗口层。任一环节超限即触发截断或报错,不进入模型推理流程。
1、字符长度初筛:单次请求原始文本字符数不得超过20000(含空格与不可见字符),超限直接返回400错误。
2、Token数校验:实际分词后Token总数必须 ≤ 接口声明的最大输入Token数(如DeepSeek-R1:32B为32K,R1:8B为8K)。
3、上下文窗口占用:用户提示词 + 历史对话 + 当前输入三者Token总和不可超过模型上下文长度(如16K/32K/56K),否则自动截断历史或报错。
计费以实际消耗的Token为唯一依据,包含输入Token与输出Token两部分,二者分别计量、不可抵扣。平台不按调用次数或时长计费,仅按Token用量结算。
1、费用公式:单次调用费用 = (输入Token数 × 输入单价)+(输出Token数 × 输出单价)。
2、缓存命中免计费:完全相同的请求(含system/user/message全字段一致)在缓存有效期内重复提交,不产生任何Token消耗。
3、价格差异示例:deepseek-chat模型输入单价约为deepseek-reasoner的1/7,高吞吐低推理需求场景应优先选用前者。
当原始文本Token远超接口上限时,需主动压缩或分片处理,避免无效截断导致语义断裂。以下方法均经生产环境验证有效,可根据任务类型选择:
1、语义摘要预处理:调用轻量级摘要模型(如facebook/bart-large-cnn)将万字文档压缩至2048 Token以内再送入DeepSeek。
2、滑动窗口分段分析:设定4096 Token窗口+1024 Token重叠区,逐段提取关键句并去重合并结果。
3、结构化切片重组:按标题层级(#、##)、段落空行或PDF页码将文本切分为逻辑完整块,每块单独调用,最后用规则模板拼接响应。
该提示并非随机截取,而是DeepSeek网页版在OCR识别或PDF解析后,对原始文本进行保守比例截断的反馈机制。其本质是前端预检失败后启用的安全兜底策略,防止模型因输入失控而崩溃。
1、触发条件:上传文件解析后Token估算值 > 当前会话允许的最大上下文剩余容量(如对话已累计使用12K Token,剩余仅4K,而新PDF估算为6K,则强制截取前30%
2、正则清洗降Token:使用re.sub(r'[\s\u3000]+', ' ', text)合并空白、r'\[.*?\]|\(注.*?\)'移除括号注释,可降低15%~25% Token消耗。
3、PyMuPDF精准提取:跳过PDF页眉页脚与图像区域,仅提取指定页面正文文本,避免OCR噪声引入冗余Token。
以上就是DeepSeek的Token是什么意思_DeepSeek计费与输入长度限制详解【科普】的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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