Agent Space模型实际可用上下文长度需通过token计数实测确定：config.json中max_position_embeddings为理论上限，但tokenizer特殊token、框架注入字段等会占用配额；须用同版本tokenizer精确编码并运行时观测input_ids length与kv_cache消耗，差值即不可用部分。
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要确认Agent Space模型当前实际可用的上下文长度，不能只看宣传参数或配置文件里的max_position_embeddings值，必须通过真实token计数验证——因为框架层、tokenizer分词策略、系统预留字段（如tool call schema、system prompt模板）会共同吃掉可观的上下文配额。
查模型原始配置文件中的理论上限
进入模型权重所在目录，打开config.json，定位到【max_position_embeddings】字段。该值代表模型架构允许的最大位置编码索引，是硬性天花板，例如值为131072即理论支持128K上下文。
注意：这个数字≠你实际能用的长度。它没扣除tokenizer特殊token（如<|eot_id|>）、Agent框架注入的role标记、工具描述模板、历史决策摘要头等固定开销。
用tokenizer精确统计当前输入占用
方法一：调用transformers库的encode方法
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("agent-space/model-name")
input_text = "你的完整提示+工具列表+历史步骤..."
tokens = tokenizer.encode(input_text)
print(len(tokens))
这一步必须用和推理时完全相同的tokenizer实例，不同版本分词结果可能差20%以上。若使用vLLM或TGI部署，需确认其tokenizer是否启用了add_special_tokens=True，默认可能不加BOS/EOS。
在运行时动态观测真实消耗
第一步：启用框架日志中的token统计开关。Agent Space默认在DEBUG模式下输出每轮推理的【input_ids length】与【kv_cache used】两行数值。
第二步：构造一个极简测试请求，仅含system prompt + 一条user消息，记录基础开销X。
第三步：逐步追加工具返回结果块（每个块用```json...```包裹），每次追加后观察input_ids length增量。当增量不再线性增长或出现截断警告时，说明已触达有效上限。
第四步：对比第三步中最后一次成功推理的length值与config.json中的max_position_embeddings。差值就是被框架“悄悄吃掉”的预算——这部分无法绕过，必须计入任务编排设计。
