Token教程

讲解长上下文AI应用的优化方法，覆盖历史消息裁剪、分层摘要、关键信息保留、检索片段压缩和Token成本控制。

从输入Token、输出Token、缓存命中率、调用次数和模型价格入手，讲解AI应用如何估算预算并建立可执行的月度成本控制表。

面向AI API开发者，介绍429限流出现后的判断方法，以及指数退避、并发控制、请求排队和幂等重试的实现思路。

整理AI API遇到401和403错误时的排查顺序，从Token格式、请求头、权限范围、模型访问权和环境变量五个方面定位问题。

面向使用AI API的开发者，介绍Token成本控制的预算分层、提示词缓存、上下文裁剪和长任务拆分方法，减少无效消耗。

讲清楚大模型处理长文章时为什么会Token超限，并给出分块、局部摘要、主题合并、冲突检查和最终润色的完整流程，适合内容生产、知识库和自动发布任务。

围绕Token超限，整理适合国内搜索引擎和AI内容站的页面结构、执行步骤、风险检查和发布建议，帮助站长把主题做成可持续收录的长尾文章。

围绕API成本，整理适合国内搜索引擎和AI内容站的页面结构、执行步骤、风险检查和发布建议，帮助站长把主题做成可持续收录的长尾文章。

围绕Token，整理适合国内搜索引擎和AI内容站的页面结构、执行步骤、风险检查和发布建议，帮助站长把主题做成可持续收录的长尾文章。