在 CCSub 上调用 GPT-5.6 Sol 时，很多用户遇到的第一类问题不是额度不足，也不是报错返回，而是回答写到一半突然停住：代码只输出了一半、JSON 缺了右括号、总结停在一句话中间。这种“静默截断”最容易让人误以为是模型能力问题，实际上绝大多数是请求参数或传输层设置导致。本文按四个层面逐条排查，并给出 Codex CLI 与 Cursor 两类客户端的具体改法。
先确认是不是真的被截断
在动手改参数之前，先区分三种“看起来像截断”的情况：
- 正常结束（finish_reason = stop）：模型认为回答完了，只是内容较短，你的指令可能不够明确。
- 长度耗尽（finish_reason = length）：输出 token 达到上限被强制停止，这是本文要解决的典型场景。
- 传输中断（无 finish_reason、连接关闭）：流式响应中途断开，客户端拿到半截文本。
用 curl 直接打一次非流式请求，看返回里的 finish_reason 字段，是最快的定位方式：
curl https://ccsub.xyz/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-你的CCSub密钥" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-sol",
"messages": [{"role": "user", "content": "写一个 300 行的 Python 数据处理模块"}],
"max_tokens": 4000,
"stream": false
}'OpenAI 兼容调用的基础地址是 https://ccsub.xyz/v1，对话端点为 https://ccsub.xyz/v1/chat/completions。可用模型列表可以通过 GET https://ccsub.xyz/v1/models 查询，确认 gpt-5.6-sol 在你的账号下可见。
层面一：max_tokens 上限设得太低
这是最常见的原因。很多客户端默认 max_tokens 只有 1024 或 2048，而长代码、长文档翻译、结构化 JSON 输出很容易超过这个量。
截断前后 token 用量对照
以一次“生成完整 React 表格组件 + 单元测试”为例，同一提示词只改 max_tokens：
max_tokens = 1024：输出被截在 1024，finish_reason 为length，代码中途断在 map 回调里，需二次补全。max_tokens = 2048：输出停在测试文件开头，仍需补全，但主组件完整。max_tokens = 8000：一次性输出约 5200 输出 token，finish_reason 为stop，无需补问。
注意：max_tokens 只是“允许的上限”，不会按上限计费。真正计费的是实际输入和输出 token。给足上限反而能减少往返补问，整体成本通常更低。
改法
{
"model": "gpt-5.6-sol",
"messages": [...],
"max_tokens": 8000
}如果你使用的是 Responses 风格接口，对应的字段是 max_output_tokens，含义相同。
层面二：stop 停止序列误伤输出内容
stop 参数会在输出中出现指定字符串时立即结束生成。有些脚手架默认塞入了 ["\\n\\n"]、["```"] 之类的停止词，结果代码块第一次结尾就被切断。
- 检查请求体里是否传了
stop参数，尤其是从示例代码复制来的模板。 - 如果必须用 stop，尽量选业务里绝不会出现的字符串，例如
"<|END_OF_ANSWER|>"。 - 用 Markdown 代码块输出的场景，不要用三个反引号作为停止词。
判断技巧：如果截断位置总是固定出现在某个换行或符号后，几乎可以断定是 stop 序列导致，而不是长度限制。
层面三：流式（stream）设置导致中途断开
流式输出本身不会截断内容，但客户端处理流的方式会。常见两类问题：
1. 客户端提前关闭连接
部分客户端设置了较短的读超时，或先读完首个 chunk 就结束循环。表现为文本突然停止且没有结束标记。排查方法是先关掉流式做对照：
{
"model": "gpt-5.6-sol",
"messages": [...],
"max_tokens": 8000,
"stream": false
}如果非流式能完整返回，问题就在客户端的流处理逻辑，而不是模型或上限。
2. 代理或网络层缓冲
本地代理、企业网关可能对 SSE 响应做缓冲或超时切断。若你通过代理访问 https://ccsub.xyz/v1，尝试直连对比，并确认代理不会在长响应上触发空闲超时。
层面四：上游连接超时与重试
当请求本身耗时较长（长输入 + 长输出），可能出现连接被重置的情况。近期常见错误类型里，connect_error 占比明显偏高，多数与本地网络、代理配置有关。
- 优先把超时时间设为 120 秒以上，长任务可以给到 300 秒。
- 开启客户端重试，但只对“未返回任何内容”的请求重试，避免重复计费。
- 确认 HTTPS 证书链完整，部分老旧 Node.js 版本会因证书问题中断长连接。
Codex CLI 的改法
Codex 走原生接口时，基础地址是 https://ccsub.xyz/openai，协议使用 wire_api = "responses"，客户端会自动请求 https://ccsub.xyz/openai/responses。截断排查重点在输出上限与流式配置。
- 在配置文件中确认
base_url指向https://ccsub.xyz/openai，并设置wire_api = "responses"。 - 检查是否显式设置了较小的输出上限，将其提高到与实际任务匹配的值（例如 8000 以上）。
- 关闭或调整上下文压缩相关的激进阈值，避免长会话被提前折叠导致输出“看起来不完整”。
- 先用非流式小请求验证连通性，再开启流式。
命令行的基础上手可以参考站内“安装配置”文档，确认 Node.js 与 Codex 均已就绪。
Cursor 的改法
Cursor 使用 OpenAI 兼容方式接入即可：
- 打开设置中的模型配置，添加自定义 OpenAI 兼容端点。
- Base URL 填
https://ccsub.xyz/v1，API Key 填sk-你的CCSub密钥。 - 模型名手动输入
gpt-5.6-sol，不要依赖下拉列表自动补全。 - 在高级设置中把单次输出上限调高；关闭“快速截断”类的实验开关。
- 若仍中断，切换到非流式模式测试，确认是否为客户端流处理问题。
用 Claude Code 时的对应检查
如果你同时在使用 Claude Code，它的原生接入方式是 ANTHROPIC_BASE_URL=https://ccsub.xyz/api，客户端会自动请求 https://ccsub.xyz/api/v1/messages。这条链路与 GPT-5.6 Sol 的 OpenAI 兼容链路是两套配置，排查截断时注意不要把两边的地址混用。Claude 系列模型可以通过 GET https://ccsub.xyz/v1/models 一并确认可用性。
成本与充值提醒
GPT-5.6 Sol 在 CCSub 的计费参考价为输入 56、输出 168、缓存读取 5.6（按平台展示的计价单位计算）。提高 max_tokens 不会直接增加费用，但会让单次响应实际输出更多 token。长输出场景建议：
- 先在测试提示词上跑一次，确认实际输出 token 量，再决定上限。
- 把固定上下文放到系统提示中，命中缓存读取可以显著降低输入成本。
- 充值前估算用量：一次 5000 输出 token 的请求，按输出单价折算后再乘以每日调用次数。
一份快速自查清单
- 看返回的
finish_reason是length还是stop。 length就把max_tokens提到 8000 以上。- 检查请求体是否携带了不该有的
stop序列。 - 关闭 stream 做对照测试，判断是否为客户端流处理问题。
- 把超时提到 120 秒以上，必要时换直连对比。
- Codex 用
https://ccsub.xyz/openai+responses，Cursor 用https://ccsub.xyz/v1。
按以上顺序排查，绝大多数 GPT-5.6 Sol 截断问题都能在十分钟内定位。如果确认参数无误仍然中断，建议带上请求体（隐去密钥）、finish_reason 与客户端名称，到站内故障排查文档对照症状继续排查。