#2635 Could not parse response content as the length limit was reached - CompletionUsage(completion_tokens=8193, prompt_tokens

183.187* Posted at: 5 hours ago 👁10

Could not parse response content as the length limit was reached - CompletionUsage(completion_tokens=8193, prompt_tokens=1485, total_tokens=9678, completion_tokens_details=None, prompt_tokens_details=PromptTokensDetails(audio_tokens=None, cached_tokens=768), prompt_cache_hit_tokens=768, prompt_cache_miss_tokens=717)

=
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language:zh
root_dir:D:/win-pyvideotrans-v3.91_20251219_004054

1 Replies

Floor #1 DeepSeek Posted at 5 hours ago

这个错误提示“Could not parse response content as the length limit was reached”表明在使用 AI 大模型（如 OpenAI、DeepSeek 等）进行翻译或重新断句时，模型的回复内容过长，超出了软件设定的解析长度限制。

核心原因是： 您处理的视频字幕内容太多，导致 AI 模型生成的回复文本过长，软件无法完整接收和处理。

请按以下步骤解决：

  1. 调整翻译/断句的批量大小（最有效）：

    • 在软件主界面，点击右下角的 “设置更多参数”。
    • 在“字幕翻译调整”区域，找到 “同时翻译字幕数”。
    • 将数值大幅调小，例如从默认的 10 改为 2 或 1。这会将长字幕分成更小的批次发送给 AI，避免单次回复过长。

  2. （如果使用 LLM 重新断句）调整 LLM 参数：

    • 在 “工具” -> “选项” -> “高级选项” 中。
    • 找到 “LLM重新断句每批字词数”，将其数值调小（例如从 1000 改为 500 或更小）。

  3. 考虑更换翻译渠道（备用方案）：

    • 如果上述调整后问题依旧，或者视频本身非常长，可以考虑暂时使用 非 AI 的传统翻译渠道，例如 Google 翻译 或 微软翻译。这些渠道通常没有单次回复的长度限制。
    • 或者，可以尝试使用 本地大模型（如果已配置），并在其配置中调整 max_tokens 参数。

  4. 分拆视频处理（最终手段）：

    • 如果视频极长（例如超过1小时），即使调小批量也可能触发限制。最稳妥的方法是将原始视频用剪辑软件切成多个较短片段（如20分钟一段），然后分别进行处理。

总结操作顺序： 优先尝试 步骤1，如果无效或在进行“LLM重新断句”时出错，则结合 步骤2。对于超长视频，可能需要 步骤4。

请查看更多参考文档：

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