[Bug]图片Base64数据滞留历史上下文导致后续对话Token消耗爆炸 (100k+/turn)

[mo1fan]

What happened / 发生了什么

在使用支持视觉的模型（如gemini-3-flash）接入 QQ 聊天时，发现 Token 消耗异常巨大。 具体表现为：

用户发送一张图片，Bot 正常回复（消耗正常）。

用户随后发送纯文本消息（如“你好”）。

此时 Token 消耗瞬间飙升至 100,000 ~ 500,000+。
经过排查代码 astrbot/core/provider/sources/openai_source.py，发现 AstrBot 将图片转为 Base64 存入了数据库的历史记录（Context）。在构建后续对话的 payload 时，系统会把历史记录中巨大的 Base64 字符串再次完整发送给 LLM。即使我只发了一个字，Bot 也会被迫“重读”之前的所有高清图片数据，导致成本极高。

Reproduce / 如何复现？

配置 OpenAI Provider，使用支持 Vision 的模型。

设置 max_context_length (上下文轮数) 为 3 或更高。

在对话中发送一张图片。

接着发送一条简短的文本消息。

查看控制台日志或 Token 消耗统计，会发现第二次请求的 Prompt Token 包含了之前图片的 Base64 数据，导致消耗巨大。

AstrBot version, deployment method (e.g., Windows Docker Desktop deployment), provider used, and messaging platform used. / AstrBot 版本、部署方式（如 Windows Docker Desktop 部署）、使用的提供商、使用的消息平台适配器

AstrBot版本v4.10.5
部署方式Linux
消息平台适配器：OneBotV11

OS

Linux

Logs / 报错日志

Are you willing to submit a PR? / 你愿意提交 PR 吗？

• Yes!

Code of Conduct

• I have read and agree to abide by the project's Code of Conduct。

[dosubot]

Hi @mo1fan! I'm Dosu and I’m helping the AstrBot team.

你的分析完全正确：AstrBot v4.10.5 在使用视觉模型时，会把图片转成 Base64 并存入历史上下文，后续每次请求都会把这些巨大的 Base64 字符串一并发送给 LLM，导致 Token 消耗暴涨。这是因为：

• 图片通过 encode_image_bs64 方法转为 Base64，并在 assemble_context 阶段作为 image_url 类型内容存入上下文，每次构建 payload 都会带上历史所有图片数据。
• 除非遇到特定报错（如“The model is not a VLM”），否则不会自动移除历史图片，图片会一直滞留在上下文里，导致 Token 爆炸。相关代码实现
• v4.10.5 没有任何用户可配置项来自动清理图片、压缩上下文或跳过大 payload，只有在 API 报“maximum context length”时才会被动移除最早一条记录，且没有专门的上下文压缩逻辑。

最佳实践和解决思路：

1. 手动清理上下文：遇到 Token 爆炸时，建议用 /reset 或类似命令清空会话。
2. 升级 AstrBot：新版本已引入自动上下文压缩、图片清理和更灵活的上下文管理（如 PR Feat/auto compress #4178），能有效避免此类问题。PR #4178 详情
3. 自定义修复：如无法升级，可在 openai_source.py 里仿照 _remove_image_from_context 的实现，主动在每次构建 payload 前剔除历史图片内容，仅保留必要文本上下文。

如果需要代码层面的具体修改建议，可以补充说明你的需求。

To reply, just mention @dosu.

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[mo1fan]

@dosu新版本是指v4.10.6吗

[dosubot]

新版本 v4.10.6 只是 v4.10.4 的一个 hotfix，修复了 OpenAI 接口关于 reasoning_content 的报错，并增加了 WebUI 插件页的记忆视图功能，没有包含自动上下文压缩或图片清理相关的修复或特性，无法解决你遇到的 Token 消耗爆炸问题。changelog 参考

自动上下文压缩和图片清理功能是在后续的 PR（如 #4178）中引入的，需要升级到更高版本才会生效。

To reply, just mention @dosu.

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[mo1fan]

@dosu.可现在最高的版本就是v4.10.6

[dosubot]

目前 v4.10.6 确实是 AstrBot 的最新正式版本，但它并没有包含自动上下文压缩或图片清理功能，这些特性还未合并进主分支，也没有出现在任何已发布版本中（包括 v4.10.6）参考。

如果你需要规避图片 Base64 数据导致的 Token 爆炸，目前只能用临时方案，比如每次发完图片后用 /reset 或类似命令清空上下文，或者在 openai_source.py 里仿照 _remove_image_from_context 方法，手动剔除历史图片内容，只保留必要文本上下文参考。

后续如有包含该功能的新版本发布，建议关注仓库动态。

To reply, just mention @dosu.

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[mo1fan]

@dosu.而且这个pr里我并没有看到针对 image_url 或 Base64 数据的专门清洗逻辑

[dosubot]

你说得对，PR #4178 以及近期相关 PR（如 #4189）都没有针对 image_url 或 Base64 图片数据的专门清洗逻辑。它们的上下文压缩和管理仅限于文本内容的摘要和截断，图片数据依然会完整保留在历史上下文里，继续被发送给 LLM，无法自动清理或压缩图片 Base64 数据。相关实现参考

目前，AstrBot（包括 v4.10.6 及所有已发布版本）没有主动或自动清理图片数据的机制，只有在遇到特定报错时才会临时移除图片内容。如果你需要规避 Token 爆炸，只能手动清空上下文或自行修改代码，在构建 payload 时剔除历史图片内容。

To reply, just mention @dosu.

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