max_tokens参数设置不合理。当模型生成的 tokens 数量超过这个值时,响应体中的finish_reason字段会显示length,后续内容将被丢弃。比如你设置max_tokens=1024,但实际需要生成 2000 tokens 的内容,就会触发截断。max_tokens并非孤立存在,它与输入内容的 tokens 数量共同受限于模型的上下文窗口。以moonshot-v1-32k为例,总 tokens 不能超过 32768 个。假设你的输入占用了 20000 tokens,那么max_tokens最多只能设置为 12768,否则会因超出上下文限制导致请求失败。httpx库调用该接口:import httpx
header = {
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
}
data = {
"model": "moonshot-v1-128k",
"messages": input_messages,
}
r = httpx.post("https://api.moonshot.cn/v1/tokenizers/estimate-token-count", headers=header, json=data)
total_tokens = r.json()["data"]["total_tokens"]
max_tokens,能有效避免因长度预估错误导致的截断。assistant角色的消息中添加"partial": true,模型就会以指定的前缀为起点继续输出。例如:messages = [
{"role": "user", "content": "请续写这个故事:"},
{"role": "assistant", "content": "从前有座山,山上有座庙,", "partial": True}
]
completion = client.chat.completions.create(
model="moonshot-v1-32k",
messages=messages,
max_tokens=
)
response_format=json_object混用,否则可能导致输出格式异常。此外,在流式输出时,需手动拼接各数据块的内容,才能得到完整的回复。/chat/completions接口时,在请求头中添加X-Msh-Context-Cache字段指定缓存 ID。X-Msh-Context-Cache-Reset-TTL参数设置缓存有效期,避免因超时被清理。headers = {
"X-Msh-Context-Cache": "product_manual_cache",
"X-Msh-Context-Cache-Reset-TTL": "3600" # 缓存有效期1小时
}
completion = client.chat.completions.create(
model="moonshot-v1-128k",
messages=messages,
headers=headers
)
temperature决定生成的随机性,取值范围为 (0,1),官方推荐值为 0.3。值越高,输出越多样化;值越低,结果越稳定。例如生成创意文案时,可设置temperature=0.7激发灵感;处理合同条款分析等严谨任务时,temperature=0.1能确保结果准确性。top_p(核采样)通过动态调整候选 token 集合,平衡生成的多样性与合理性。当top_p=0.9时,模型会从累积概率达 90% 的最小 token 集合中采样。通常将top_p与temperature结合使用,例如temperature=0.3搭配top_p=0.8,既能避免低概率 token 的干扰,又能保持一定的创造性。temperature=0时,n参数必须设置为 1,否则会返回invalid_request_error。这与 OpenAI 的接口规范略有不同,迁移时需特别留意。RecursiveCharacterTextSplitter将文档分割成每块不超过 8000 tokens 的片段。moonshot-v1-8k、32k或128k模型。from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=,
chunk_overlap=,
length_function=len
)
documents = text_splitter.split_text(large_text)
for i, doc in enumerate(documents):
messages = [
{"role": "user", "content": f"请分析以下论文片段:{doc}"}
]
if i > :
messages.insert(, {"role": "assistant", "content": previous_summary})
completion = client.chat.completions.create(
model=select_model(messages),
messages=messages,
max_tokens=
)
previous_summary = completion.choices[].message.content
full_report += completion.choices[].message.content
stream=True,实时接收生成结果。max_tokens。content_filter错误。需在提示中明确禁止敏感话题,或通过工具调用(如计算器)辅助生成。📱 建立 360 度素材捕捉系统:把生活变成素材库别再说没东西可写,你每天经过的便利店、刷到的朋友圈、甚至电梯里的广告,全都是素材。关键是要建立一套「自动捕捉机制」,让这些碎片主动跳进你的素材库。
从公众号到小红书,要快速适应平台调性并养出高权重号,得先把底层逻辑搞明白。小红书和公众号的玩法差异太大了,一个是靠算法推荐的「兴趣社区」,一个是依赖粉丝触达的「私域阵地」。你要是直接把公众号那套长图文
🔍 2025 年公众号内容创业指南:从找到第一篇爆文素材开始 2025 年的公众号内容创业,早已不是靠 “追热点 + 写爆款” 就能轻松突围的时代。平台算法不断迭代,用户注意力被短视频、直播等多元形
现在做公众号娱乐八卦内容的创作者可太难了,一方面得追热点吸引流量,另一方面还得时刻担心踩法律红线。前几天有个朋友跟我吐槽,他写了篇明星绯闻的文章,结果被当事人律师函警告,吓得赶紧删文道歉。这可不是个例
你可能觉得公众号注册就是填几个信息的事,殊不知,这里面的每个选择都像蝴蝶扇动翅膀,未来三年的运营轨迹可能就被悄悄改变了。很多人刚开始没当回事,等到后面想调整,才发现处处受限,那叫一个后悔。今天就跟你好好聊聊,注册时那些看似不起眼的选择,到底能给未来的运营带来多大影响。📌账号类型选不对,三年运营路难
上周帮同事核查一篇AI写的行业报告,发现里面把2023年的用户增长率写成了2025年的预测数据。更离谱的是,引用的政策文件号都是错的。现在AI生成内容速度快是快,但这种硬伤要是直接发出去,读者信了才真叫坑人。今天就掰开揉碎了说,AI写作怎么做好事实核查,别让你的头条文章变成 误导重灾区 。📌AI写
🎯维度一:选题像打靶,靶心必须是「用户情绪储蓄罐」做内容的都清楚,10w+爆文的第一步不是写,是选。选题选不对,后面写得再好都是白搭。高手选选题,就像往用户的「情绪储蓄罐」里投硬币,投对了立刻就能听到回响。怎么判断选题有没有击中情绪?看三个指标:是不是高频讨论的「街头话题」?是不是藏在心里没说的「抽
📌135编辑器会员值不值得买?AI模板库和秀米H5谁更胜一筹?🔍135编辑器会员的核心价值解析企业级商用保障与效率提升135编辑器的企业会员堪称新媒体运营的「合规保险箱」。根据实际案例,某团队通过企业会员节省了大量设计费用,完成多篇内容创作,单篇成本从千元降至百元内。这得益于其海量正版模板和素材库,
新公众号被限流怎么办?粉丝增长影响分析及2025恢复指南🔍新公众号限流的核心原因解析新公众号被限流,往往是多个因素叠加的结果。根据2025年最新数据,超过70%的限流案例与内容质量直接相关。比如,有些新手喜欢用“震惊体”标题,像“惊!某公众号三天涨粉十万”,这类标题在2025年的算法里已经被明确标记
⚠️AI内容重复率高的3大核心原因现在用AI写东西的人越来越多,但很多人都会遇到同一个问题——重复率太高。明明是自己用工具生成的内容,一检测却显示和网上某些文章高度相似,这到底是为什么?最主要的原因是AI训练数据的重叠性。不管是ChatGPT还是国内的大模型,训练数据来源其实大同小异,都是爬取的互联
🌟135编辑器:公众号运营者的效率革命做公众号运营的朋友都知道,排版是个费时费力的活。一篇文章从内容到排版,没几个小时根本搞不定。不过现在好了,135编辑器的出现,彻底改变了这一现状。135编辑器是提子科技旗下的在线图文排版工具,2014年上线至今,已经成为国内新媒体运营的主流工具之一。它的功能非常
现在做内容的人几乎都离不开AI,但最头疼的就是原创度。平台检测一严格,那些模板化的AI文很容易被打回,甚至判定为“非原创”。但你知道吗?同样是用AI写东西,换个prompt指令词,原创度能差出天壤之别。我最近拿不同的prompt测了好几次,结果真的吓一跳——好的指令能让AI内容原创度直接从“及格线”
🔍2025论文降AIGC指令指南:疑问词解答与高频技巧汇总🚀一、为啥论文会被判定AIGC超标?现在的检测工具可精了,它们会从好几个方面来判断。比如说,要是句子结构太工整,像“首先……其次……最后”这种对称的句式,就容易被盯上。还有,要是老是用“综上所述”“基于此”这类高频学术词,也会被当成AI生成的
🔍朱雀AI检测抗绕过方法:2025最新技术解析与实测对比🔍在AI生成内容泛滥的今天,腾讯朱雀AI检测系统凭借其多模态分析技术和百万级数据训练,成为行业标杆。但道高一尺魔高一丈,对抗者们正通过各种技术手段挑战其检测边界。本文将深入解析2025年最新的抗绕过方法,并结合实测数据对比效果。🛠️技术架构解析