尽管该模型可以支持多达128,000个令牌，但将API限制到最多32,000个令牌，这可以归因于几个关键因素：
1。性能与稳定**
限制令牌计数有助于维持API的性能和稳定性。较高的令牌限制可能会导致计算需求增加，这可能导致响应时间较慢，并且在高流量期间的潜在不稳定。通过将令牌限制限制为32K，提供商可以确保在不同使用方案中更加一致的性能[1]。2。用户经验**
较低的令牌限制鼓励用户制作更简洁和集中的查询。这可以通过促进用户与模型之间的更清晰的沟通来提高整体交互质量。当用户仅限于令牌较少的令牌时，他们更有可能进行迭代对话，而不是用过长的输入来压倒模型[3]。3。资源管理**
在定义的令牌限制内运行可以在服务器端进行更好的资源管理。每个请求都需要内存和处理能力，并且通过限制令牌使用情况，服务提供商可以优化其基础架构以处理更同时的请求而不会降低服务质量[2]。4。费用注意事项**
由于更多的资源消耗，更高的令牌限制可能会导致服务提供商的运营成本增加。通过保持32K限制，提供商可以更有效地管理成本，同时仍提供满足大多数用户需求的强大服务[6]。5。技术限制**
也可能存在与模型如何在特定环境中部署或配置有关的技术约束。例如，由于其体系结构或部署设置的限制，某些实现可能无法完全支持更高的令牌限制[4] [5]。总而言之，尽管该模型本身具有更大的上下文窗口，但有关性能，用户体验，资源管理，成本和技术约束的实际考虑因素推动了将API限制为32K代币的决定。
引用：[1] https://www.linkedin.com/pulse/gpt-4-continues-lead-googles-googles-32k-models-models-matt-match-match-match-token-ankit-pareek
[2] https://learn.microsoft.com/en-au/answers/questions/2121835/gpt-4o-has-a-a-35k-input-input-token-limit
[3] https://devblogs.microsoft.com/surface-duo/android-openai-chatgpt-15/
[4] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2116223/azure-openai-token-limit-issue
[5] https://community.zapier.com/troubleshooting-99/chatgpt-error-400-max-token-is-is-is-too-large-32768------------ this-model-supports-at-model-supports-at-4096-4096-completion-completion-tokens -39804
[6] https://themeisle.com/blog/chatgpt-api-cost/
[7] https://community.openai.com/t/anyone-can-explain-me-why-i-cannot-set-set-set-max-token-token-token-token-token-token-token-951948
[8] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1h7jm52/one_thing_that_that_that_openai_shouldve_highlighted_more/
[9] https://github.com/danny-avila/librechat/discussions/1077
[10] https://www.googlecloudcommunity.com/gc/ai-ml/gemini-1-0-pro-tekon-count-not-32k/m-p/719426