突破Mistral Medium的令牌限制 | AI生成和翻译
你遇到了所用模型 Mistral Medium 3.1 的上下文令牌限制 —— 该模型上限为 32k 令牌（输入提示+生成内容）。根据日志记录，你已发送约 9k 的提示令牌并获取约 1k 的输出，虽然仍在限制范围内，但无法自行“提升”这个上限。
以下是可行的解决方案：
1. 切换到具备更大上下文窗口的模型
- Claude Sonnet 4 → 最高支持 100 万令牌
- Claude Opus 4 → 最高支持 20 万令牌
- GPT-4.1 / GPT-5 → 最高支持 12.8 万令牌（具体取决于服务商配置）
- Gemini 1.5 Pro → 最高支持 200 万令牌（通过 Google Vertex/AI Studio 使用）
若你需要超过 32k 令牌的输入容量，Mistral Medium 将无法满足需求 —— 必须更换其他模型。
2. 采用分块处理或检索机制
如果出于成本/速度考虑希望继续使用 Mistral Medium，则需要将输入内容分割为更小的片段：
- 将文本记录或文档分割成约 2万-2.5万 令牌的块段
- 分批进行数据处理
- 可选用检索管道：将长文档存储至向量数据库，仅传入最相关的段落
3. 检查服务商配置
部分 API 网关（如 OpenRouter、Vertex 等）允许指定模型变体（mistral-large、mistral-medium 等）。若需要更高限制但仍倾向使用 Mistral 系列，需切换至 Mistral Large（支持约 12.8 万令牌）。
👉 若你的目标仅是“让日志系统接受更多令牌”，唯一途径是选择上下文长度更高的模型。 是否需要我列出你当前路由的所有模型（Claude、Gemini、GPT-5、DeepSeek、Mistral 等）的最大令牌上下文参数，以便你决策使用哪个模型？