minimax agent 中 prompt 截断因超 32768 tokens 上限所致，需用官方 tokenizer 精确计算可用长度（约 29500–30800），并通过删修饰词、符号化表达、gist 压缩及显式设置 max_tokens 等方法规避静默截断。
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当你在 MiniMax Agent 中输入长段指令却遭遇截断、无响应或直接报错“Prompt too long”时，说明当前指令已超出模型实际可用的 prompt 空间。这不是界面卡顿，而是服务端在 token 层面强制丢弃超长内容，且不提示、不重试、不回退。
确认真实可用 Prompt 长度
第一步：打开 Minimax 开放平台文档页 → 定位“M2.5 模型规格” → 查看“Context Length”字段，确认标称上限为 32768 tokens。
第二步：用官方 minimax-tokenizer 工具对你的完整指令（不含 system prompt，不含历史消息）做本地计数，不是数字符，也不是估字数，必须跑 tokenizer。
第三步：从 32768 中减去系统模板开销（实测稳定值为 412 tokens）、预期输出预留（建议至少留 1024 tokens），得出你本次请求中【真正能写进 user prompt 的最大 token 数】——通常落在 29,500～30,800 区间，但每次都要重算。
精简指令的三种实操方法
方法一：删修饰词，保动词主干
把“请务必仔细阅读以下全部技术参数，并全面、准确、严谨地提取其中所有电压阈值和温度容差范围”压缩为“提取技术参数中的电压阈值与温度容差”。【“请务必”“全面、准确、严谨”等短语不参与语义解析，纯占 token】
方法二：结构化符号替代自然语言
将“你是一个资深硬件工程师，请以表格形式输出结果，包含三列：序号、信号名称、上升沿时间”改为→表格:[序号|信号名称|上升沿时间]。Minimax 对 → 和 [] 的识别率高于完整句子，单次可省 22–37 tokens。
方法三：Gisting 元压缩（适合超长需求描述）
用轻量 gist 生成器把原始需求（如 800 字项目背景+交付要求）压缩成固定 32-token 摘要串，例如【IPV6迁移】【设备兼容性验证】【输出含CLI命令模板】，再把这个 gist 串拼在 prompt 最前面。实测在 28K token 输入下仍能稳定触发对应行为模式。
规避静默截断的关键设置
在 API 请求体中，必须显式设置 max_tokens 参数，且该值 ≤（32768 − 输入 prompt token 数 − 412）。若设为 2048 或不设，模型会在填满上下文后突然终止输出，中间不报错、不补全、不提示截断位置。
禁用自动工具选择：把 tool_choice: "auto" 改为 tool_choice: {"type": "function", "function": {"name": "file_read"}}。否则模型会在工具筛选阶段额外消耗 150+ tokens，进一步挤压 prompt 可用空间。
