要在调用 OpenAI API 时处理大型输入，你需要管理令牌限制、优化输入结构，并使用分块或摘要等策略。每个 OpenAI 模型都有最大令牌限制（例如，gpt-3.5-turbo 为 16k 令牌，gpt-4 为 128k）。如果你的输入超过此限制，API 将返回错误。首先使用 OpenAI 的 tiktoken 库等工具计算输入的令牌数量。例如，tiktoken.get_encoding("cl100k_base").encode(text) 返回一个令牌列表，让你验证输入是否在模型的限制内。如果超出限制，将文本分割成小于令牌上限的小段，并确保在逻辑断点（如段落或代码块）处分割，以保留上下文。
分割大型输入时，优先考虑保持连贯性。例如，如果处理长文档，将其按章节或部分划分，并分别处理每个部分。对于代码分析，将文件分割成函数或逻辑模块。使用系统提示词指导模型处理各个分块。例如，如果使用 gpt-3.5-turbo（16k 限制）总结一篇 20k 令牌的文章，将其分割成两个 10k 令牌的部分。总结第一个分块，然后在处理第二个分块时将摘要作为上下文包含进去，以保留整体主题。或者，使用嵌入索引大型数据集，并仅检索与每个查询相关的片段，在减小输入大小的同时保持准确性。
调整 API 参数以优化大型输入。设置 max_tokens 以保留足够的令牌用于响应，确保输入和输出的总和不超过模型的限制。对于迭代任务，可以链式调用多个 API：处理第一个分块，提取关键点，然后将其作为后续请求的输入。例如，分析大型代码库时，将其分解为文件，分析每个文件的漏洞，然后合并结果。始终测试边缘情况（如接近令牌限制的输入），并实现错误处理，如果 API 拒绝请求，则尝试使用更小的分块重试。通过结合令牌管理、逻辑分块和迭代处理，你可以高效处理大型输入，同时不牺牲输出质量。