应通过五项操作避免龙虾机器人api账单异常增长：一、预估token消耗并检查冗余字符；二、设置max_tokens限制输出长度；三、禁用上下文继承；四、使用流式响应并提前终止；五、部署本地token预检中间件。
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如果您在使用龙虾机器人API时发现账单异常增长，可能是因为Token计费机制被无意中触发高频调用或低效请求。以下是避免此类不必要开销的具体操作：
一、识别实际Token消耗量
Token计费基于输入与输出文本的总长度，而非调用次数。未检查原始请求内容长度，可能导致单次请求隐含大量冗余字符，从而推高Token用量。
1、在发送请求前，将prompt和system message拼接为完整字符串。
2、使用Python内置len()函数或JavaScript的string.length属性统计该字符串的Unicode字符数。
3、将该数值与龙虾机器人文档中标注的“1字符≈1 Token”换算关系对照，预估本次请求Token消耗。
4、若预估值超过5000 Token，立即检查是否存在重复字段、空格缩进过量或嵌入式JSON未压缩等情况。
二、启用响应截断参数
API默认返回完整响应，当模型生成长文本时，输出Token会无限制累加。通过显式设置最大输出长度，可强制中断冗余生成过程。
1、在请求JSON体中添加key为"max_tokens"的字段。
2、将其值设为业务场景所需的最小合理上限，例如摘要任务设为256，问答任务设为1024。
3、确保该值小于账户当前剩余配额的80%，防止因超限触发失败重试逻辑。
三、禁用非必要上下文继承
连续对话模式下，历史消息会被自动追加至新请求的输入中，导致Token随轮次指数级增长。关闭上下文复用可切断此膨胀链路。
1、检查请求头中是否包含"X-Enable-Context: true"或类似标识。
2、将其值更改为false，或直接从请求头中移除该字段。
3、在每次新会话发起时，主动清空前端存储的message数组，仅保留当前轮次的user与assistant角色数据。
四、采用流式响应并提前终止
流式接口（如/event-stream）允许客户端在接收部分响应后主动关闭连接，避免等待完整输出造成的Token浪费。
1、将请求URL末尾路径由"/v1/chat/completions"替换为"/v1/chat/completions/stream"。
2、在收到首个data块后，解析其中content字段是否已包含明确结束标识（如"。"、"！"或指定关键词）。
3、一旦匹配成功，立即调用fetch abort controller的abort()方法，中断后续数据接收。
4、记录该次实际接收的data块数量，若少于3块即判定为有效截断，计入优化案例库。
五、部署本地Token预检中间件
在应用服务器与龙虾API之间插入轻量级代理层，对所有出站请求实施实时Token审计，阻断超标请求。
1、使用Express.js或FastAPI搭建反向代理服务，监听/v1/chat/completions路径。
2、解析原始请求体中的messages数组，逐项计算各条目字符串长度之和。
3、当累计长度超过预设阈值（如8192），返回HTTP 400状态码及错误信息{"error": "token_limit_exceeded"}。
4、仅当校验通过后，才将请求转发至龙虾机器人真实端点。
