应设max_new_tokens硬性截断输出，如req.max_new_tokens = 256；辅以stop序列（如["\n\n", "。", "！"]）提前终止；结合x-tc-traceid追踪与usage分析优化prompt。
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你需要控制腾讯混元API返回的回答长度，避免长文本导致显存溢出、响应超时或费用激增——尤其在批量采集、Agent任务链或前端实时展示场景中，过长输出会直接卡死流程或触发限流。
用max_new_tokens参数硬性截断
调用generate()或ChatCompletions接口时，在请求体中显式传入max_new_tokens字段。
例如Python SDK中设置： req.max_new_tokens = 256。这表示模型最多生成256个新token，超出部分强制终止，不补全、不重试、不警告。
【必须设值，不设则按模型默认上限执行，hy4-preview可达64k，极易引发OOM】
注意：该参数只限制输出长度，不影响输入token计数；它与max_tokens（OpenAI风格）不同，混元官方SDK明确使用max_new_tokens，拼错将被静默忽略。
用stop序列提前终止生成
方法一：在messages末尾添加带明确边界的提示词，例如追加一句“请用不超过100字回答。”
方法二：在请求中配置stop参数为字符串数组，如["\n\n", "。", "！"]，模型遇到任一停止符即结束输出。
这种方法更轻量，不依赖token计数精度，适合对回答结构有强预期的场景，比如只取首句摘要或单选项结果。
但要注意：stop序列匹配是字符级的，若回答中自然出现该字符串（如用户问题里就含“。”），会误截断。
服务端策略联动控制
第一步：在请求头中加入X-TC-TraceId用于链路追踪，便于后续分析哪些请求因长输出被中断。
第二步：解析响应中的usage.completion_tokens字段，若持续接近你设定的max_new_tokens阈值，说明内容被频繁截断，需检查prompt是否诱导冗余表达。
第三步：对高频被截断的问题模板，单独建立精简版prompt，删除修饰性语句，改用指令式表述，例如把“请详细解释……并举例说明……最后总结一下”压缩为“用30字内定义+1个例子”。
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