SETTLEMENT TELEMETRY

Inference Log

MID: gthMnbfn7Ke9f6XM

Log MIDgthMnbfn7Ke9f6XM
Typechat_completion
Aliasdeepseek-v4-flash-g2 / gtNPvZSEVNq72rnw
Hostinforaxi-server:3300:v1.1.3736-1-gf63106d5c
Mode / Protoreq-v1-chatcmplopenai-chatcmpl
Vendor/LLMvolcengine-bizplan-dtx/deepseek-v4-flash-ga-260731
Statussuccess
User Pricing
375 × 1.8 = 0.000675
0 × 0.06 = 0.000000
390 × 5.4 = 0.002106
CNY 0.002781
Vendor Cost
375 × 1.2 = 0.000450
0 × 0.04 = 0.000000
390 × 3.6 = 0.001404
CNY 0.001854
Latency4.46112974s
Summary
{
  "system_prefix": null,
  "history_count": 1,
  "user_summary": {
    "text": "请详细回答:介绍递归下降解析器。例如计算阶乘时,n的阶乘等于n乘以n-1的阶乘,这就是典型的递归定义。递归的深度过大会导致栈溢出,因此实际工程中常用迭代或尾递归优化。机器学习中的决策树构建过程也涉及递归,不断对数据子集进行划分。二叉树的遍历包括前序、中序和后序三种方式,它们都可以用递归简洁地实现。动",
    "has_image": false,
    "has_tool_result": false
  },
  "assistant_summary": {
    "text": "## 递归下降解析器(Recursive Descent Parser)\n\n递归下降解析器是一种自顶向下的语法分析器,广泛用于将符合某种文法(尤其是上下文无关文法)的输入文本解析为语法树、抽象语法树(AST)或其他中间表示。它之所以称为“递归下降”,是因为解析器的每个非终结符对应一个递归函数,通过这",
    "tool_calls": [],
    "stop_reason": "length"
  }
}
Stop Reasonlength
Vendor Request
Method: POST

URL: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions

Headers:
{
  "authorization": "Bearer ark-f137c261-ce2c-4ac5-b065-fafb2270c3d7-1801e",
  "content-type": "application/json"
}

Body:
{
  "max_tokens": 300,
  "messages": [
    {
      "content": "请详细回答:介绍递归下降解析器。例如计算阶乘时,n的阶乘等于n乘以n-1的阶乘,这就是典型的递归定义。递归的深度过大会导致栈溢出,因此实际工程中常用迭代或尾递归优化。机器学习中的决策树构建过程也涉及递归,不断对数据子集进行划分。二叉树的遍历包括前序、中序和后序三种方式,它们都可以用递归简洁地实现。动态规划与递归密切相关,它通过缓存子问题的结果来避免重复计算,提升效率。JSON数据结构的解析也可以递归进行,因为JSON本身支持任意层级的嵌套。例如计算阶乘时,n的阶乘等于n乘以n-1的阶乘,这就是典型的递归定义。好的递归设计应该保证每次调用都向基线条件靠近,避免无限递归。使用递归时要注意参数传递的方式,避免不必要的对象复制造成性能开销。递归是一种通过函数调用自身来解决问题的方法,它将大问题分解为结构相同的子问题。递归是一种通过函数调用自身来解决问题的方法,它将大问题分解为结构相同的子问题。快速排序算法使用分治策略,先选定基准元素,再将数组分成小于和大于基准的两部分。编译器解析嵌套的表达式时,递归下降解析器是最常用的实现方式。分治算法将问题拆分为更小的子问题,分别求解后再合并结果,与递归天然契合。",
      "role": "user"
    }
  ],
  "model": "deepseek-v4-flash-ga-260731",
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}
Vendor Response
Headers:
{
  "content-length": "2299",
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  "date": "Sun, 30 Aug 2026 19:48:57 GMT",
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Body:
{
  "choices": [
    {
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      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "## 递归下降解析器(Recursive Descent Parser)\n\n递归下降解析器是一种自顶向下的语法分析器,广泛用于将符合某种文法(尤其是上下文无关文法)的输入文本解析为语法树、抽象语法树(AST)或其他中间表示。它之所以称为“递归下降”,是因为解析器的每个非终结符对应一个递归函数,通过这些函数的相互调用,从文法的起始符号开始,逐步下降到底层的终结符,最终完成整个输入的分析。\n\n### 1. 核心思想\n\n递归下降解析器直接由文法的产生式构造而来。对于文法中的每个非终结符 `A`,都编写一个解析函数 `parseA()`。该函数按照 `A` 的产生式去匹配输入:如果产生式右侧是终结符,则直接匹配输入中的对应 token;如果是非终结符,则调用对应的解析函数。由于文法可以包含递归(例如表达式嵌套、括号配对等),因此这些函数会相互递归调用,形成“下降”的解析过程。\n\n例如,一个简单算术表达式的文法可能是:\n\n```\nexpr   ::= term   ('+' term | '-' term)*\nterm   ::= factor ('*' factor | '/' factor)*\nfactor ::= NUMBER | '(' expr ')'\n```\n\n对应的递归下降解析器会包含 `parseExpr`、`parseTerm`、`parseFactor` 三个函数。`parseFactor` 遇到 `(` 时会调用 `parse",
        "reasoning_content": "我们只需要回答“介绍递归下降解析器”。用户给了很多关于递归的上下文,但核心是“递归下降解析器”。要详细回答。需要涵盖定义、原理、示例、优缺点、与文法关系、实现要点、实际应用等。注意用户提到了阶乘等例子,但主要问题是介绍递归下降解析器。我们可以结合递归的一般概念,但重点在解析器。回答要详细、条理清晰。",
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    }
  }
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Token Usage
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  "completion_tokens_details": {
    "reasoning_tokens": 89
  },
  "prompt_tokens": 375,
  "prompt_tokens_details": {
    "cached_tokens": 0
  },
  "total_tokens": 765
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Fixes
User Request
Method: POST

URL: /v1/chat/completions

Headers:
{
  "accept": "*/*",
  "accept-encoding": "gzip",
  "authorization": "Bearer sk_r4gAXloJQt74Cp4prb19OItKzoG77lLhjmWT4ei20Ua",
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Body:
{
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  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "请详细回答:介绍递归下降解析器。例如计算阶乘时,n的阶乘等于n乘以n-1的阶乘,这就是典型的递归定义。递归的深度过大会导致栈溢出,因此实际工程中常用迭代或尾递归优化。机器学习中的决策树构建过程也涉及递归,不断对数据子集进行划分。二叉树的遍历包括前序、中序和后序三种方式,它们都可以用递归简洁地实现。动态规划与递归密切相关,它通过缓存子问题的结果来避免重复计算,提升效率。JSON数据结构的解析也可以递归进行,因为JSON本身支持任意层级的嵌套。例如计算阶乘时,n的阶乘等于n乘以n-1的阶乘,这就是典型的递归定义。好的递归设计应该保证每次调用都向基线条件靠近,避免无限递归。使用递归时要注意参数传递的方式,避免不必要的对象复制造成性能开销。递归是一种通过函数调用自身来解决问题的方法,它将大问题分解为结构相同的子问题。递归是一种通过函数调用自身来解决问题的方法,它将大问题分解为结构相同的子问题。快速排序算法使用分治策略,先选定基准元素,再将数组分成小于和大于基准的两部分。编译器解析嵌套的表达式时,递归下降解析器是最常用的实现方式。分治算法将问题拆分为更小的子问题,分别求解后再合并结果,与递归天然契合。"
    }
  ],
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  "max_tokens": 300
}
User Response
Body:
{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "length",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "message": {
        "content": "## 递归下降解析器(Recursive Descent Parser)\n\n递归下降解析器是一种自顶向下的语法分析器,广泛用于将符合某种文法(尤其是上下文无关文法)的输入文本解析为语法树、抽象语法树(AST)或其他中间表示。它之所以称为“递归下降”,是因为解析器的每个非终结符对应一个递归函数,通过这些函数的相互调用,从文法的起始符号开始,逐步下降到底层的终结符,最终完成整个输入的分析。\n\n### 1. 核心思想\n\n递归下降解析器直接由文法的产生式构造而来。对于文法中的每个非终结符 `A`,都编写一个解析函数 `parseA()`。该函数按照 `A` 的产生式去匹配输入:如果产生式右侧是终结符,则直接匹配输入中的对应 token;如果是非终结符,则调用对应的解析函数。由于文法可以包含递归(例如表达式嵌套、括号配对等),因此这些函数会相互递归调用,形成“下降”的解析过程。\n\n例如,一个简单算术表达式的文法可能是:\n\n```\nexpr   ::= term   ('+' term | '-' term)*\nterm   ::= factor ('*' factor | '/' factor)*\nfactor ::= NUMBER | '(' expr ')'\n```\n\n对应的递归下降解析器会包含 `parseExpr`、`parseTerm`、`parseFactor` 三个函数。`parseFactor` 遇到 `(` 时会调用 `parse",
        "reasoning_content": "我们只需要回答“介绍递归下降解析器”。用户给了很多关于递归的上下文,但核心是“递归下降解析器”。要详细回答。需要涵盖定义、原理、示例、优缺点、与文法关系、实现要点、实际应用等。注意用户提到了阶乘等例子,但主要问题是介绍递归下降解析器。我们可以结合递归的一般概念,但重点在解析器。回答要详细、条理清晰。",
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Created At8/31/2026, 3:48:53 AM