token管理的技术实现
code2prompt内置了专业的token计数器，支持多种主流分词器算法，包括cl100k（默认）、p50k、p50k_edit和r50k。开发者可通过–tokens参数获取精确的token统计，配合-c参数选择特定分词器，确保生成的提示严格适配目标模型的上下文窗口限制。
关键应用场景
- 上下文溢出防护：预警可能超出模型处理能力的长提示
- 成本优化：精准控制输入长度以降低API调用费用
- 性能调优：根据token分布优化提示结构
专业开发价值
该功能解决了大模型应用中常见的上下文超限问题。例如在向ChatGPT提交代码分析请求时，开发者可以先将完整代码库转换为提示并统计token数，再根据模型的上下文窗口大小（如GPT-4的8k或32k版本）进行智能分块处理，确保每个分析请求都在有效处理范围内。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " code2prompt的token计数功能满足了大模型上下文窗口的精确控制需求
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