DeepSeek代码生成需管理上下文长度：先查模型context length（如DeepSeek-Coder-33B为16K tokens），API中max_tokens不可超限；精简Prompt用删注释空行、缩写描述（不缩变量/函数名）、压缩配置为示意结构；分步提交框架→单函数实现→自然语言说明数据流。

DeepSeek写代码时上下文超出限制会导致截断或报错，必须主动管理输入长度才能保证关键逻辑不丢失。

查看当前模型的上下文窗口大小

访问 DeepSeek 官方文档或 API 文档页，查找 【model name】 对应的 context length 参数，例如 DeepSeek-Coder-33B 的上下文窗口为 16K tokens，而 DeepSeek-VL 等多模态版本可能不同。

调用 API 时传入 max_tokens 参数不能超过该值，否则请求直接被拒绝。

精简 Prompt 中的冗余信息

方法一：删除注释和空行。把原始代码块中所有 //、/* */ 注释整段删掉，空行压缩为单个换行符，能减少 15%～30% token 占用。

方法二：用缩写替代重复描述。例如把 “user input validation function for email format” 替换为 “email validation”，但 【不要缩写变量名或函数名】，否则模型无法正确生成或引用。

方法三：将长配置对象转为示意性结构。比如 JSON 配置从 20 行压缩成 3 行示意：{"host": "...", "port": ..., "auth": {...}}，保留字段名和嵌套层级即可。

分步提交核心逻辑

第一步：先发送基础框架代码（含类声明、函数签名、关键 import），不带实现体。

第二步：等待模型返回确认后，再单独发送某一个函数的具体实现需求，附带该函数所需的局部变量定义和前序调用说明。

第三步：若需跨函数联动，用自然语言明确写出数据流向，例如：“上一步返回的 parsed_data 将作为本函数入参，需校验其 items 字段非空”。这比直接粘贴完整代码更省 token，且降低歧义。