deepseek api 响应截断是因输入 token 超出模型上下文上限：v3.2/v3.1-terminus 为128k，r1-0528/v3-0324 实际常限96k，reasoner 模型严格限64k且思维链输出单独计算。
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如果您在调用 DeepSeek API 时遇到响应截断、提示“上下文过长”或模型无法继续生成内容的情况，很可能是当前请求的输入 token 总量已触及历史对话长度上限。该上限由模型版本决定，并非服务异常，而是接口对单次请求中可处理的上下文 token 数量所设的硬性边界。
一、DeepSeek-V3.2 及 V3.1-Terminus 模型的上限
DeepSeek-V3.2 与 DeepSeek-V3.1-Terminus 均支持 128K 上下文长度，即单次 API 请求中输入文本（含历史消息、系统提示、用户提问等全部 token）最大允许值为 131072 个 token。该数值包含所有历史对话轮次的编码后 token，不含思维链输出部分。
1、确认当前使用的 model 参数是否为 deepseek-v3.2 或 deepseek-v3.1-terminus；
2、使用 tokenizer 工具（如 tiktoken 中的 deepseek-ai/deepseek-coder 编码器）对完整 messages 数组进行 token 计数；
3、若计数结果 ≥ 131072，则需精简历史消息、移除冗余 system 角色内容或启用摘要压缩策略。
二、DeepSeek-R1-0528 与 V3-0324 模型的上限
DeepSeek-R1-0528 和 DeepSeek-V3-0324 同样基于 128K 上下文架构，官方文档明确其 最大上下文长度为 128K tokens，但实际 API 行为中，R1-0528 在部分高频调用场景下可能触发更早的软性截断（例如 96K 输入限制），这是因推理优化策略导致的内部缓冲区预留所致。
1、检查响应头中是否返回 x-deepseek-context-used 与 x-deepseek-context-limit 字段；
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2、若 x-deepseek-context-limit 值为 98304，则表明当前会话被动态限于 96K；
3、此时应主动控制 messages 长度，确保总输入 token ≤ 90000，为模型输出预留至少 6K 空间。
三、DeepSeek 推理模型（deepseek-reasoner）的特殊限制
deepseek-reasoner 模型虽支持 64K 上下文长度，但其设计机制将思维链（reasoning_content）输出长度独立计算，不计入该 64K 限制内；这意味着用户提交的 messages + prompt 总 token 必须严格 ≤ 65536，否则请求将被拒绝。
1、调用时禁用 temperature、top_p 等无效参数，避免因参数校验失败间接影响上下文解析；
2、手动剥离 reasoning_content 字段后再统计输入 token，防止误将上一轮响应内容重复计入；
3、若需长思维链输出（最高 32K），必须确保原始输入部分 ≤ 32K，以满足 64K 总体约束。
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