调用ChatGPT API时应配置max_tokens参数硬性截断输出长度以控制Token消耗：一、在请求体中同级添加"max_tokens":256；二、协同temperature与stop参数抑制冗余生成；三、服务端预估输入Token并动态计算max_tokens。
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如果您调用ChatGPT API时未限制生成长度，模型可能持续输出直至达到模型最大上下文窗口上限，导致实际消耗Token远超预期，进而引发非计划性费用增长。以下是通过请求体中配置max_tokens参数实现对话输出长度硬性截断的具体操作方法：
一、在JSON请求体中直接指定max_tokens数值
该方式通过显式声明max_tokens字段，强制模型在生成过程中不超过设定的Token总数（仅限响应内容，不含输入提示词）。此参数为整数类型，取值范围通常为1–4096（具体取决于所用模型版本），设为过小值可能导致响应被意外截断。
1、构造标准POST请求，目标URL为https://api.openai.com/v1/chat/completions。
2、在请求头中设置Authorization: Bearer YOUR_API_KEY与Content-Type: application/json。
3、在请求体JSON中，于messages同级位置添加"max_tokens": 256字段。
4、确保model字段值为支持该参数的模型，例如"gpt-3.5-turbo"或"gpt-4"。
5、发送请求后，API将严格限制响应Token数≤256，超出部分不生成也不返回。
二、结合temperature与stop参数协同控制输出长度
单独使用max_tokens无法阻止模型在达到上限前生成冗余、重复或低信息密度内容。配合temperature降低随机性、并设置stop序列可提前终止生成，间接减少无效Token消耗。
1、将"temperature": 0.2加入请求体，抑制模型发散性输出倾向。
2、在请求体中添加"stop": ["\n", "。", "？", "！"]，使模型在遇到任一分隔符时立即停止。
3、保持max_tokens设为保守值（如128），作为最终兜底限制。
4、验证响应中usage.completion_tokens字段是否稳定低于设定值。
三、服务端预计算输入Token并动态调整max_tokens
客户端在发起请求前，可先对messages数组进行Token估算，从模型总上下文窗口中扣除输入占用量，再将剩余空间分配给max_tokens，避免因输入过长导致响应被强制截断或报错。
1、使用tiktoken库（Python）或对应语言的Token计数工具，加载与所选模型匹配的编码器。
2、对messages中所有role和content字符串分别编码并求和，获取输入Token总数。
3、查表确认所用模型的最大上下文长度（如gpt-3.5-turbo为4096），计算可用输出空间：max_tokens = 4096 - 输入Token数。
4、若计算结果≤0，拒绝发送请求并提示用户精简输入；否则将该值填入请求体max_tokens字段。
5、发送请求时，确保max_tokens不高于计算所得值，且不低于1。
