Run failed: [siliconflow] Error: PluginInvokeError: {"args":{"description":"[models] Error: API request failed with status code 400: {"code":20015,"message":"length of prompt_tokens (309163) must be less than max_seq_len (98304).","data":null}"},"error_type":"InvokeError","message":"[models] Error: API request failed with status code 400: {"code":20015,"message":"length of prompt_tokens (309163) must be less than max_seq_len (98304).","data":null}"}

<think>嗯，用户遇到了一个关于siliconflow插件调用错误的问题，提示是“prompt_tokens length exceeds max_seq_len limit”。首先，我需要理解这个错误的具体原因。根据用户提供的引用内容，尤其是引用[1]和[2]，看起来问题出在输入的提示（prompt）长度超过了模型的最大序列长度限制。系统在进行容量限制检查时，如果输入的token数超过预设的prompt_limit或max_model_len，就会抛出这个警告并终止处理。 接下来，我需要考虑用户可能的场景。用户可能在调用某个API接口时，输入的文本过长，导致token数量超过模型支持的最大长度。这种情况常见于自然语言处理任务，比如文本生成、问答系统等，其中输入提示的长度直接影响处理结果。用户可能是在使用类似vLLM这样的库或相关服务，而该服务对输入长度有限制。 然后，我需要回顾用户提供的引用内容，确认解决方案的可行性。引用[1]提到当num_new_tokens超过prompt_limit时，会忽略该序列组，这可能意味着用户需要调整输入的token数量。引用[2]中的代码逻辑同样检查num_prompt_tokens是否超过max_model_len或max_num_batched_tokens，进一步验证了输入长度限制的问题。引用[3]提到了生成过程中的一些参数设置，如max_position_embeddings，这可能与模型的最大序列长度有关。 现在，我需要总结解决方案。首先，用户需要确认当前模型的max_seq_len限制是多少。根据引用中的信息，可能存在不同的配置参数，如max_model_len或max_num_batched_tokens，需要检查这些参数的具体值。其次，用户需要优化输入内容，缩短提示长度，可以通过截断、分块处理或删除冗余信息。此外，调整API参数，如设置max_tokens或truncation参数，可能有助于自动处理过长的输入。如果模型配置允许，用户还可以尝试调整max_model_len参数，但需注意硬件限制。最后，使用更高效的tokenizer或升级服务版本可能解决兼容性问题。 在生成相关问题部分，需要围绕用户可能进一步遇到的问题展开，比如如何查询模型的max_seq_len，如何有效截断输入，是否有自动分块处理的库，调整max_model_len的方法，以及排查其他可能原因。 最后，确保回答符合格式要求，使用中文，正确应用LaTeX格式，结构清晰，引用正确。同时，注意用户提供的引用内容中的代码示例和参数，确保建议的解决方案与这些信息一致，比如提到检查scheduler_config中的相关参数，或者使用logits_processor和stopping_criteria中的设置。</think>### SiliconFlow插件调用错误解决方案：prompt_tokens长度超过限制 根据您遇到的`prompt_tokens length exceeds max_seq_len limit`错误，结合vLLM调度器源码分析[^1][^2]，主要原因为**输入序列长度超过模型的最大序列长度限制**。以下是分步解决方案： --- #### 1. 确认模型的最大序列长度限制 ```python # 查看scheduler_config配置参数 max_seq_len = min( self.scheduler_config.max_model_len, self.scheduler_config.max_num_batched_tokens ) ``` 建议通过API文档或服务提供方确认模型的`max_model_len`参数值[^2] --- #### 2. 输入内容优化 - **文本截断**：使用滑动窗口保留核心内容 $$ \text{保留长度} = \max(0, \text{max_seq_len} - \text{预留生成空间}) $$ - **分块处理**：将长文本拆分为多个符合长度限制的块 - **删除冗余内容**：移除重复描述、无关修饰词 --- #### 3. API参数调整 ```python # 示例：添加长度限制参数 response = plugin.invoke( prompt=truncated_prompt, max_tokens=4000, # 明确指定生成token上限 truncation=True # 启用自动截断 ) ``` --- #### 4. 模型配置调整（需有权限） 如果使用自定义模型，修改vLLM启动参数： ```bash # 调整max_model_len参数（需不超过硬件支持） --max-model-len 8192 ``` *注意：需要GPU显存支持，长度翻倍需要约4倍显存[^1]* --- #### 5. 其他优化建议 - 使用更高效的tokenizer（如`tiktoken`） - 检查服务版本是否支持动态长度扩展 - 添加预处理校验逻辑： ```python if len(prompt_tokens) > max_seq_len: raise ValueError(f"输入长度超过限制{max_seq_len}") ``` ---