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v1.5.1

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@github-actions github-actions released this 15 Sep 00:13
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v1.5.1
f97123d

拆书 V5：情节单元识别不再固定 8 章一次请求

  • 窗口随模型上下文 / Max Tokens 规划：拆书卡之后的「情节单元识别」原来每轮只喂 8 张拆书卡，600 章的书要调 75 次 LLM，占了后半段调用的绝大部分。现在按模型上下文（输入侧，每张压缩卡约 350 tokens）与 Max Tokens（输出侧，每个单元约 450 tokens、平均 4 章）取小值规划每轮卡数，夹在 8-60 之间：32k 模型约 44 章一轮，8000 Max Tokens 约 56 章一轮，600 章从 75 次降到 10-15 次；小模型 / 低 Max Tokens 仍退回 8 章一轮。
  • 大窗口失败减半重试：几十张卡一轮时若输出被截断、JSON 坏掉或模型没识别出单元，窗口对半缩小重试（下限 12 章），不再把 12 章硬凑成一个"过渡情节"兜底单元；小窗口保留原来的扩窗 / 兜底逻辑，成功后窗口恢复。
  • 启动前预估看得见大头：抽取弹窗把「聚合产物 N 次」拆成「情节单元 X 次（每轮约 W 章）+ 骨架 / 人物谱 / 文风 7 次」；任务进度里也会显示每轮章数与预计轮数。

Full Changelog: v1.5.0...v1.5.1

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