收到context window溢出错误时，应采用五种滑动窗口策略：一、固定轮次截断；二、系统提示钉住；三、token预算动态调整；四、摘要压缩混合；五、工具结果优先裁剪。
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如果您调用Perplexity API时收到Context Window溢出错误，说明当前构造的请求提示词（含历史对话、系统指令及工具结果）所占Token总数已超出模型允许的最大上下文长度。以下是解决此问题的步骤：
一、固定轮次滑动窗口截断
该方法通过硬性限制保留的对话轮次数，确保总Token数始终处于安全阈值内，不依赖额外模型调用，执行零延迟。
1、统计当前对话历史中的消息条目总数，包括用户输入与模型响应交替排列的完整轮次。
2、设定目标轮次上限N（例如N=6），仅保留最近N轮的全部消息内容，其余历史消息从上下文列表中彻底移除。
3、将截断后的消息列表按原始顺序拼接为标准ChatML或OpenAI格式的messages数组。
4、在发起Perplexity API请求前，使用Token计数器（如tiktoken）验证拼接后内容是否低于模型声明的max_context_tokens值。
二、带系统提示钉住的滑动窗口
该方法保障关键指令不被丢弃，同时动态分配剩余空间给最新交互，兼顾稳定性与连贯性。
1、从原始消息列表中分离出role为system的第一条消息，并将其标记为“永久保留”。若无显式system消息，则提取初始化时注入的全局指令字符串。
2、对剩余所有user/assistant消息按时间倒序排列，从中选取最靠后的K条，使得system消息Token数 + K条消息Token数 ≤ 模型上下文上限。
3、将钉住的system消息置于messages数组首位，其后追加所选K条消息，保持原有role/content结构不变。
4、调用Perplexity API时传入该重组后的messages数组。
三、基于Token预算的动态滑动窗口
该方法依据每轮消息的实际Token消耗动态调整保留数量，避免因单轮超长输入导致窗口过早失效。
1、为每条历史消息预先计算其精确Token数（使用perplexity官方推荐的tokenizer或等效tiktoken编码器）。
2、从最新一轮消息开始向前累加Token数，直到累计值即将超过预留预算（例如max_context_tokens − 200，预留缓冲区）。
3、记录满足预算条件的最后一轮索引位置，截断此前所有消息。
4、确保最终messages数组中至少包含一条user消息和一条assistant响应，防止空上下文触发其他校验异常。
四、摘要压缩+滑动窗口混合策略
该方法在保留语义主干的前提下大幅缩减文本体积，适用于多轮复杂任务场景，需一次额外LLM摘要调用。
1、当检测到原始历史Token超限时，将最早M轮（如M=8）消息提取为独立chunk，排除system消息与最近3轮。
2、构造摘要提示：“请用不超过80个词概括以下对话的核心目标、关键结论与未完成事项：{chunk_text}”，发送至轻量级摘要模型（如Perplexity的pplx-7b-online）。
3、接收摘要响应后，将其作为一条role为assistant的新消息，替换原chunk中所有被压缩的历史条目。
4、对压缩后的新消息列表再次应用固定轮次滑动窗口（如保留最近5轮+摘要消息），生成最终请求上下文。
五、工具结果优先裁剪的滑动窗口
该方法针对Perplexity典型使用模式——高频调用搜索工具并嵌入长结果，定向削减高Token噪声源。
1、遍历messages数组，识别所有content中包含"search_result:"、"web_content:"或明显HTML/JSON结构的assistant消息。
2、对每个匹配的消息，提取其核心答案句（通常位于首段或以“总结”“综上”开头的句子），丢弃原始网页正文、元数据字段及冗余引用链接。
3、将精简后的内容重新写入对应消息的content字段，保持role与顺序不变。
4、执行固定轮次滑动窗口（如保留最近7轮），再进行Token验证与API请求。
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