stop_sequences参数可精准控制ai生成文本的终止位置。其应用包括：一、设单个字符串如["。"]；二、设多个字符串如["\n", "。", "？", "！"]；三、用换行符["\n"]分隔段落；四、嵌入自定义标记如["[end]"]；五、规避格式错误、重复引号及旧版字段名不匹配等问题。
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如果您在使用Clawdbot API时发现AI生成的文本超出预期长度或在不恰当位置截断，则可能是由于模型未按需终止输出。stop_sequences参数可用于主动指定AI应停止生成的字符串，从而实现对回答结尾的精准干预。以下是该参数的具体应用方式：
一、设置单个终止字符串
通过向stop_sequences传入一个字符串，可使模型在首次生成该字符串时立即停止输出，避免冗余内容延续。此方法适用于需要统一结尾标识的场景，例如强制以特定标点或关键词收尾。
1、在API请求体中添加stop_sequences字段，值为包含一个字符串的数组，如["。"]。
2、确保该字符串在提示词（prompt）中未提前出现，否则模型可能过早终止。
3、发送请求后，检查返回文本是否在首次出现指定字符串的位置准确截断，而非继续生成后续字符。
二、配置多个终止条件
当回答可能以多种合法形式结束时，可提供多个候选终止字符串，模型将在任意一个匹配出现时停止，提升响应灵活性与鲁棒性。
1、将stop_sequences设为包含多个字符串的数组，如["\n", "。", "？", "！"]。
2、注意各字符串之间不应存在包含关系，例如避免同时设置["。", "。谢谢"]，否则后者可能无法被识别。
3、验证返回结果是否在最先出现的任一终止字符串处即时中断，且不遗漏任一预设选项的触发机会。
三、利用换行符控制段落边界
在生成列表、分点说明或多段式内容时，以换行符作为stop_sequences能有效约束每段输出范围，防止模型跨段合并或插入额外空行。
1、将stop_sequences设为["\n"]，适用于纯文本段落分隔。
2、若使用Windows风格换行，需明确指定["\r\n"]而非依赖自动转换。
3、观察输出是否严格保持单行输出后立即终止，无多余换行或空白字符残留。
四、嵌入特殊标记实现结构化截断
在提示词中预埋自定义标记（如[END]、），并将其设为stop_sequences，可使模型在生成到该标记时主动结束，便于后续程序解析与清洗。
1、在prompt末尾添加明确指令：“请以[END]结束回答。”
2、将stop_sequences设为["[END]"]，确保标记在请求中未被URL编码或转义。
3、确认返回文本末尾不含[END]本身，且其前内容完整闭合语义。
五、规避常见截断异常
stop_sequences对输入格式敏感，错误配置易导致无效终止或意外截断，需针对性排除干扰因素。
1、检查API请求头Content-Type是否为application/json，非JSON格式下stop_sequences可能被忽略。
2、确认字符串值未被双引号包裹两次，如"[\"。\"]"属于非法嵌套，应为["。"]。
3、验证模型版本是否支持该参数，部分旧版接口可能仅接受stop而非stop_sequences字段名，此时需严格匹配文档所列字段名称与数据类型。
