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参考文章：ChatGPT中文版下载与使用全攻略-手机、电脑版一网打尽！
精准控制输出长度的隐藏参数
大多数开发者使用DeepSeek-R1-Lite时只关注`max_tokens`参数，但忽略了一个关键细节：输出长度的动态适配。在API的`create-chat-completion`接口中，通过结合`temperature`和`top_p`参数的联动调整，能实现更精准的文本生成效果。当需要生成技术文档时，将`temperature`设为0.3（降低随机性）并搭配`top_p=0.9`（保留主流词概率），可避免生成冗余内容。
文档数据显示，合理使用这两个参数可减少15%-20%的无效Token消耗，尤其适用于需要严格控制成本的长期项目。
多轮对话中的记忆优化技巧
参考文章：AI写作神器全雷打-助你高效完成新闻稿、公众号和学术论文！
DeepSeek-R1-Lite支持多轮对话上下文管理，但开发者常因错误拼接历史消息导致性能下降。核心技巧在于“选择性记忆”：
测试案例显示，这种方法可使多轮对话响应速度提升40%，同时降低因上下文过长导致的`429`速率限制错误风险。
低成本运行的高级参数组合
在DeepSeek-V2.5定价模型下，通过特定参数组合可实现成本直降50%的实战方案：
某电商团队采用该方案后，在日均10万次API调用量级下，月度成本从$4200降至$2100，且未影响核心业务准确率。
本文标题：DeepSeek-R1-Lite的3个技巧，90%开发者不知道
网址：https://www.aidamoxing.cn/2025/03/17/39013.html
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