需用max_tokens硬截断、stop参数提前终止、temperature与top_p协同压缩、函数调用+schema校验兜底：四法并用确保输出严格符合字数/token限制，单用提示词无效。
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你需要让智谱清言API返回的内容严格控制在指定字数或token数内，避免截断、冗余或超出系统处理上限。
用max_tokens参数硬性截断输出
在请求体中显式设置max_tokens字段，例如设为512，模型会在生成完第512个token时立即终止输出，不补全句子也不续写。
这一步必须写进JSON body，不能只靠提示词描述——模型会忽略“请不超过500字”这类软约束，只响应max_tokens这个硬开关。
【max_tokens值不可大于所选模型的最大输出长度】。比如调用glm-5.2（最大输出8K），可设max_tokens=4096；但若调用的是glm-4（最大输出2K），设成3000会导致API直接报错400。
用stop参数提前终止生成
方法一：指定终止字符串
在请求中加入"stop": ["\n\n", "——", "（全文完）"]，模型一旦生成这些字符串中的任意一个，立刻停止输出。
方法二：用单字符锚点控制段落边界
比如你只要摘要不要分析，可设"stop": ["。"]，配合提示词“用一句话概括”，模型通常会在第一个句号后停下——但注意，中文标点识别不稳定，【务必在测试中验证该字符是否真被识别为stop信号】。
用temperature和top_p协同压缩内容密度
第一步：将temperature设为0.1～0.3，抑制随机发散，让模型优先选择高概率短表达；
第二步：把top_p压到0.6～0.7，进一步收窄采样池，剔除长尾低频词组合；
第三步：在prompt里嵌入明确长度指令，例如：“用不超过80个汉字回答，禁止使用连接词和举例”。
这三个参数必须同时调整——单独降temperature只会让文字更呆板，不缩长度；单独压top_p可能触发词汇贫乏导致语义断裂。
用函数调用+schema校验兜底截断
如果你需要结构化输出（如JSON），启用tools并定义严格schema：
在tool function的parameters中声明"summary": {"type": "string", "maxLength": 120}；
模型生成时会自动遵守该字段长度限制，超长则报validation error而非强行截断——此时你可在客户端捕获error并重试，比依赖max_tokens更可控。
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