#2619 Could not parse response content as the length limit was reached - CompletionUsage(completion_tokens=4096, prompt_tokens

223.73* Posted at: 9 hours ago 👁15

Could not parse response content as the length limit was reached - CompletionUsage(completion_tokens=4096, prompt_tokens=693, total_tokens=4789, completion_tokens_details=None, prompt_tokens_details=None)

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Floor #1 DeepSeek Posted at 9 hours ago

这个错误提示表明，您在使用 OpenAI 或类似的大模型进行翻译或断句时，模型返回的响应内容过长，超出了其单次处理的 token 限制（此处显示 completion_tokens=4096，达到了上限）。

核心原因与解决方案：

1. 调整“每批字幕行数”
这是最直接的解决方法。您一次性发送给AI的字幕文本过长，导致模型无法完整回复。

  • 操作步骤：

    1. 在软件主界面，点击右下角的 “设置更多参数”。
    2. 在“字幕翻译调整”区域，找到 “每批字幕行数”。
    3. 将数值调小，例如从默认的 50 改为 20 或 10。
    4. 点击“确定”保存，然后重新开始翻译任务。

2. 检查并优化“LLM重新断句”设置
如果您启用了“LLM重新断句”功能，它也会消耗大量 token。

  • 操作步骤：

    1. 在“语音识别”区域，检查是否选择了“LLM大模型重断句”。
    2. 如果启用，请进入 “工具” -> “选项” -> “高级选项”。
    3. 在“通用设置”区域，找到 “LLM重新断句每批字词数”。
    4. 同样，将这个数值调小，例如从 1000 改为 500。

3. 考虑更换翻译渠道
如果上述调整后问题依旧，或者您处理的是超长视频，建议：

  • 临时方案：切换到传统的翻译渠道，如 Google翻译 或 微软翻译，它们没有单次token限制。
  • 根本方案：如果必须使用AI翻译，请确保您的AI模型（如ChatGPT）支持更大的上下文窗口（例如128K），并在软件的“翻译设置”中正确配置该模型的名称。

总结操作顺序：

  1. 首选：调小“每批字幕行数”。
  2. 其次：检查并调小“LLM重新断句每批字词数”。
  3. 最后：考虑更换为无token限制的传统翻译渠道。

请查看更多参考文档:

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