Token超限后的长文处理方案：分块摘要、上下文预算与一致性检查

导语：长文交给AI处理时，最常见的问题不是模型完全不会总结，而是输入太长、历史上下文太多，导致请求超过上下文窗口，或者输出虽然完整却丢失了关键限定条件。解决办法不是盲目压缩所有内容，而是先做分块和预算。

Token超限通常发生在哪里

一次请求的消耗不只有用户输入。系统提示词、历史对话、检索结果、工具返回、图片说明和模型输出都会占用上下文空间。自动化任务如果把上一次完整结果也不断追加到下一次请求，很快就会出现上下文膨胀。

因此，排查超限时应该先统计每一部分的长度，而不是只看文章正文。输入、工具结果和输出预算需要分别设置。

先按语义分块，不要只按字符截断

简单按固定字符数切割容易把标题、列表和代码拆开。更好的做法是优先按H2、段落和列表边界分块，再为每块设置一个最大Token预算。代码块、表格和配置项最好保持完整，必要时单独处理。

1. 先识别标题和段落边界；
2. 将连续的小段合并成一个语义块；
3. 为超长块保留少量重叠上下文；
4. 记录每块的顺序和来源位置。

局部摘要必须保留限定条件

分块摘要不能只保留结论，还要保留适用范围、时间、例外情况和数字单位。建议每个摘要使用固定结构：主题、核心结论、依据、限制、待确认项。这样合并时更容易发现不同分块之间的冲突。

主题：MCP接口签名
结论：签名应覆盖时间戳、Nonce和原始请求体
限制：时间窗口和缓存策略需要按部署环境配置
待确认：是否启用IP白名单

合并摘要时要做一致性检查

主题合并不是把多个摘要直接拼接。合并阶段应该检查重复结论、互相矛盾的数字、术语是否统一，以及是否遗漏原文中的限制条件。对于无法判断的冲突，可以标记为“需要人工确认”，不要让模型自行选择一个看似合理的答案。

• 检查标题和术语是否一致；
• 检查时间、版本和数字是否冲突；
• 检查每个重要结论是否有原文依据；
• 检查是否把建议误写成事实。

最终输出还需要一次低成本复核

全部合并后，可以只把标题、摘要、关键清单和冲突标记交给模型做最后润色，而不是再次塞入全部原文。这样能把输出预算留给表达质量，也降低二次超限的概率。

总结

Token超限本质上是上下文预算管理问题。按语义分块、保留限定条件、结构化摘要、合并检查和小范围润色，通常比一次性压缩整篇文章更稳定，也更适合接入自动发布流程。