模型上下文窗口对比:窗口与输出上限怎么算,截断、延迟和限流怎么避

对比 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek-V3、Gemini 1.5 等代表版本的上下文窗口与单次输出上限。本文说明如何按「输入 + 预留输出 ≤ 窗口」计算 token 预算,并按任务选择窗口档位。遇到输出截断时,可以用 finish_reason 和 usage 定位原因。文中也给出应对长上下文带来的延迟、注意力衰减和 TPM 限流的做法。

Qwen3.6 API 接入指南:Plus 与开源版怎么选、思考模式开关与长上下文验证

从手上的任务出发判断该用 Qwen3.6-Plus 还是 35B-A3B / 27B 开源版,给出 OpenAI 兼容端点的接入写法、思考模式开关与 reasoning_content 解析、工具调用与思考留存的注意点,以及上下文和降配的实测方法。

Grok 4.5 API 接入指南:选型判断、500K 上下文调用与防降配验证

从手上的任务出发判断要不要用 Grok 4.5,再给出 OpenAI 兼容端点下的最小可用请求、reasoning_effort 档位与工具调用配置,以及长上下文、超时截断、限流重试的处理方式,最后用指纹、长文检索和 reasoning_tokens 三种方法验证拿到的是不是原生模型。

GLM-5.2 API 接入指南:长程任务选型、1M 上下文调优与降配验证

GLM-5.2 面向长程任务和智能体工程,1M 上下文、OpenAI 兼容接口。这篇讲清楚什么任务值得用它、Cursor 和 Claude Code 之类客户端怎么改配置、思考档位字段怎么试、1M 上下文下的超时与截断怎么排查,以及怎么确认你调到的确实是 GLM-5.2 而不是被转发或缩水的版本。

Agent API 怎么接:从框架配置到工具调用的四个验证点

AI Agent 依赖底层模型的原生工具调用能力完成多轮推理,接入 OpenAI 兼容 API 时需要验证四个关键点:端点对 tools 参数的透传支持、长上下文的完整保留、明确的限流配额,以及工具返回后的状态追踪。本文从 LangChain 与 CrewAI 的实际配置出发,说明如何选择可靠的底层 API 并排查常见的截断与限流问题。