李智维：从冲顶大会到面包Live，我在美钛技术服务的产品经理之路 | AI生成和翻译
问得好——上下文长度（100万token）和结束原因：stop是两个不同的概念。
你这次运行的情况如下：
1. 上下文长度并非限制因素
你的请求总共使用了约 11,500个token（9007个提示token + 2511个完成token），相比100万的限制来说微不足道。因此输出并非因上下文耗尽而被截断。
2. 出现”finish reason: stop”的原因
这个标志仅表示模型到达了自然停止点——它根据你的提示完成了生成，并未触及任何硬性限制。其他可能的结束原因包括：
length：因达到最大token设置而停止content_filter：因策略过滤器而停止tool_end/function_call：工具调用结束输出
由于你收到的是stop，说明模型只是正常完成了思考过程并自然结束。
3. 输出可能感觉较短的原因
即使拥有巨大的上下文窗口，实际的生成长度仍取决于：
- 你设置（或API默认设置）的最大token参数——若设置为3000，则不会生成超过该值的内容
- 提示设计——若指令引导模型生成简洁回答，则可能提前结束
- 采样动态——当模型预测到EOS（序列结束）标记时会决定停止
4. 你看到的费用明细
0.0647的费用是对11.5K token的计费。这个金额正确，与停止原因无关。
👉 简而言之： 停止是因为模型认为已完成应答——而非触及100万上下文上限。
需要我演示如何通过Claude Sonnet强制生成长内容吗？（例如通过设置max_output_tokens、调整停止序列或提示技巧）