Token限额管控方案
针对不同模型的token限制，推荐以下应对策略：
1. 预检查机制
- 运行
code2prompt /path --tokens -c cl100k获取准确计数 - 对比各模型限额：GPT-4（32k）、Claude（100k）等
- 特别关注多轮对话场景的累计消耗
2. 智能拆分方案
- 按目录拆分：
--include "src/utils/*" - 按文件类型：
--include "*.py" --exclude "tests/*" - 按变更范围：结合
--git-diff-branch仅提交差异部分
3. 压缩优化技巧
- 删除注释：
--filter-comments（需自定义模板） - 简化空白：添加
sed 's/s+/ /g'管道处理 - 使用缩写：在模板中用
{{truncate content length=100}}截断长文件
应急处理
当遇到超额时：立即中断并保存进度 -o partial.md，采用分片问答策略。
本答案来源于文章《code2prompt：将代码库转换为大模型可理解的prompt文件》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样避免向大模型提交代码时遇到token超限问题？
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