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随着大语言模型（LLM）在本地部署中的广泛应用，开发者在使用平台如 Dify 构建 AI 应用时，常常会面临一个棘手的问题——输入文本过长导致 Token 超限。尤其是在用户输入不可控、动态获取内容的场景中，Token 限制问题更为频繁和复杂。
本文将以实际案例出发，介绍如何在 Dify 中优雅地捕捉并处理 Token 超限异常，并提供用户友好的提示信息，提升整体使用体验。
场景背景：用户输入导致Token超限
在很多实际应用中，用户并不是直接输入问题，而是通过某种“关键字”去抓取外部内容（如网页内容），再将抓取结果作为 LLM 的输入进行处理。此时若关键字较为宽泛，比如“人工智能”，可能返回成千上万字的网页内容，这就极容易突破本地部署 LLM 所支持的最大 Token 数量限制。
一旦 Token 超限，如果系统直接报错，用户不仅无法理解错误原因，也不知道如何修改输入。这不仅影响体验，也增加了支持成本。
步骤一：设置Handle异常
Dify 的流程引擎中每一个节点都可以选择是否对异常进行处理ÿ