要在火山引擎大模型服务中正确设置上下文，必须区分「上下文缓存」与「上下文注入」两类机制：前者用于长期对话状态维持，后者用于单次请求中显式传入历史轮次或外部知识。
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要在火山引擎大模型服务中正确设置上下文，必须区分「上下文缓存」与「上下文注入」两类机制：前者用于长期对话状态维持，后者用于单次请求中显式传入历史轮次或外部知识。两者配置路径、生效范围和计费逻辑完全不同，混用会导致缓存不命中或 token 浪费。
启用 session 级上下文缓存
第一步：进入火山引擎「方舟大模型平台」控制台 → 左侧导航栏点击「模型服务」→ 选择已部署的模型服务（如 【doubao-pro-32k-241215】）→ 点击「服务配置」。
第二步：在「高级配置」区域找到「上下文缓存」开关，勾选「启用 session 缓存」。
第三步：设置缓存时间——最小值为 【60 分钟】，最大支持 7 天；若设置低于 60 分钟，系统将自动截断为 60 分钟且不报错，但实际缓存失效时间不可控。
第四步：保存配置后，该服务所有带 valid_session_id 的请求将自动启用缓存。注意：session_id 必须由客户端生成并透传，服务端不会为你生成或维护；若每次请求都传新 session_id，缓存形同虚设。
在 API 请求中注入上下文
方法一：通过 request body 的 messages 字段拼接历史对话
这是最直接的方式。构造 JSON 时，把前几轮 user/assistant 交互按时间顺序写入 messages 数组，最新一轮放在最后。例如：
{"model": "doubao-pro-32k-241215", "messages": [{"role": "user", "content": "今天天气怎么样？"}, {"role": "assistant", "content": "北京今天晴，28℃。"}, {"role": "user", "content": "那明天呢？"}]}
方法二：使用 context 字段（仅部分模型支持）
某些定制化接入点允许在顶层传 context 字段，格式为字符串或结构化对象。但该字段不参与 token 计数校验，若内容过长会直接被截断且无提示——务必提前用 tokenizer 验证长度。
方法三：通过 system prompt 注入角色设定与背景信息
把固定上下文（如“你是一名金融客服，只能回答基金相关问题”）写进 system 角色 message。这比塞进 user 消息更省 token，且模型对 system 指令的遵循率更高。但注意：system 消息不能动态更新，适合静态设定而非对话历史。
配置上下文锚定参数（高级场景）
当调用联网搜索、插件或外部工具时，需显式声明上下文边界。在 function call 的 params 中加入 context_anchor 字段：
{"FunctionName": "webSearch", "ParamsString": "{\"bot_id\":\"abc123\",\"context_anchor\":\"user_preference:low_latency,topic:weather\"}"}
这个字段会被 OpenViking 的 viking://user/ 目录解析器捕获，用于匹配用户长期记忆中的偏好标签。若 anchor 值为空或格式错误，检索将退化为全量扫描，token 成本激增。
配置完成后，调用 /v1/chat/completions 接口即可生效。
