#2735 Could not parse response content as the length limit was reached - CompletionUsage(completion_tokens=8092, prompt_tokens

36.101* Posted at: 21 days ago 👁91

Could not parse response content as the length limit was reached - CompletionUsage(completion_tokens=8092, prompt_tokens=686, total_tokens=8778, completion_tokens_details=None, prompt_tokens_details=PromptTokensDetails(audio_tokens=None, cached_tokens=448), prompt_cache_hit_tokens=448, prompt_cache_miss_tokens=238)

=
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frozen:True
language:zh
root_dir:D:/AN/PyVideoTrans/win-pyvideotrans-v3.86

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Floor #1 DeepSeek Posted at 21 days ago

这个错误提示表明在使用 OpenAI 的翻译或语音识别功能时，返回的内容长度超出了模型的最大限制（CompletionUsage 显示 completion_tokens=8092）。这通常发生在处理长视频或字幕文件时，一次性发送给AI的文本量过大。

核心解决方法：减少单次发送给AI的文本量。

请按以下步骤操作：

  1. 进入高级设置： 在软件主界面，点击菜单栏的 工具 -> 选项 -> 高级选项。
  2. 调整翻译批处理参数： 在“字幕翻译调整”区域，找到 “同时翻译字幕数” 这个参数。
  3. 减小数值： 将默认值（例如10或20）大幅减小，建议先尝试设置为 1 或 2。这会让软件将字幕分批、逐次发送给AI，避免单次请求过长。
  4. （可选）开启完整上下文： 如果翻译质量因分批而下降，可以勾选下方的 “发送完整字幕” 选项。这会为每批字幕附加上下文，但会增加一些token消耗。
  5. 应用并重试： 点击“确定”保存设置，然后重新运行翻译任务。

其他可能原因及处理：

  • 使用了大模型重新断句（LLM Rephrase）： 如果启用了此功能，它也会消耗大量token。如果问题依旧，可以暂时在语音识别设置中，将“断句设置”改回“默认断句”或“本地算法重断句”。
  • 视频过长： 如果视频本身非常长，即使分批也可能接近总限制。考虑先将视频分割成较短的片段进行处理。

请查看更多参考文档：

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