当日语提示长度膨胀 1.5× 时，如何动态调整 max_tokens 防止截断？
解读
国内线上推理服务普遍按 token 计费，且 上下文窗口上限（如 4k/8k/32k）由底层模型卡死。日语在子词切分后平均长度是中文的 1.4～1.6 倍，若前端输入 1000 汉字，经 Tiktoken 或 SentencePiece 切分后可能变成 1500 token。如果业务代码仍用固定 max_tokens=2048，极易出现 “提示+回答”超长被截断，导致返回不完整、JSON 解析失败、用户投诉。面试官想考察的是：
- 能否在 请求前 准确估算日语 token 数；
- 能否在 LLMOps 管线 里自动重算 max_tokens，而不是写死；
- 能否兼顾 成本控制 与 体验兜底。
知识点
- 中日 token 膨胀系数：官方 Tiktoken 对日语 cl100k_base 平均 1.5×；中文 0.6×；英文 0.35×。
- 模型上下文上限：国内商用模型如 Baichuan2-53B、Qwen-14B-Chat 均为 4096/8192/32768 三档，超出即报错。
- max_tokens 含义：仅控制模型生成的 token 数，不包含提示；但“提示+生成”总和必须 ≤ 上下文上限。
- 估算公式：
safe_max = floor((ctx_limit – prompt_tokens) * safety_ratio)
其中 safety_ratio 一般取 0.9，留 10% 余量给系统补全、特殊符号。 - 工程实现：
- 在 网关层 统一调用官方 tokenizer 同步接口（如阿里云 DashScope 提供的 /tokenize），拿到真实 prompt_tokens；
- 若 prompt_tokens ≥ ctx_limit * 0.95，直接 前置拒绝 并给出友好提示“输入过长，请分段”；
- 否则动态重写 request.max_tokens = safe_max；
- 对多轮对话，需把 历史消息 一并算入 prompt_tokens。
- 兜底策略：
- 若业务回答必须 ≥ 500 token，而 safe_max < 500，则触发 “摘要+分段生成” 模式：先让模型生成提纲，再逐段展开，最终由后端拼接；
- 记录 截断率 指标，纳入 LLMOps 监控大盘，超过 1% 就报警。
- 成本控制：动态 max_tokens 不能无限放大，需与 预算阈值 联动：单条请求费用 ≤ 用户套餐剩余额度，否则降级到 流式摘要 方案。
答案
线上落地时，我们在 API 网关 统一拦截请求：
- 用官方 tokenizer 实时计算日语 prompt 的真实 token 数，记为 P；
- 根据模型上下文上限 C（如 8192），计算可用生成空间 G = C − P；
- 若 G < 256，直接返回 “输入过长”；
- 否则取 safe_max = int(G * 0.9)，并和业务最小需求 min_out 比较：
- safe_max ≥ min_out：重写 request.max_tokens = safe_max；
- safe_max < min_out：切换 分段生成 模式，先让模型输出提纲，再对每段单独调用，保证每段 max_tokens 不超过 safe_max；
- 全程把 原始 prompt 长度、膨胀系数、实际 max_tokens、截断标记 写入日志，供后续 LLMOps 审计。
通过这套机制，我们把日语场景下的 截断率从 3.8% 降到 0.2%，单条成本仅增加 4%，符合国内 “体验优先、成本可控” 的商用要求。
拓展思考
- 多模态输入：若提示里还有日语图片 OCR 文字，需先把 OCR 结果走一遍 tokenizer，再参与 P 计算；
- Function Call 场景：系统提示里注入的 function 描述也会占 token，膨胀系数同样适用；
- 流式输出动态截断：对于 SSE 流式返回，可在客户端实时统计已收 token，一旦接近 safe_max 就发送 “<|end|>” 特殊标记，让前端优雅收尾；
- 预置模板优化：把常用日语系统提示做成 压缩模板，提前在 tokenizer 里缓存 hash，减少重复计算延迟；
- 合规留痕：国内监管要求 生成内容可回溯，动态 max_tokens 每次调整的值必须写入 区块链存证 字段，防止后续纠纷。