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web/backend/core/llm.py

@@ -230,24 +230,29 @@ class LLMClient:
 
             # 部分兼容服务会先输出 thinking 块。第一次额度不够时，继续请求一次，
             # 让模型有足够预算输出最终文本，而不是把 thinking 当作最终结果返回。
+            # 注意：思考型模型（如 glm-5.3）的 thinking 也计入 max_tokens，
+            # 小额度（调用方常传 512）极易被思考耗尽；重试阶梯须放得足够大：
+            # 初始值 → 至少 2048 → 8192 硬顶（去重升序），且不受 cfg.max_tokens 封顶。
             initial_budget = max_tokens or self.cfg.max_tokens
-            retry_budget = min(initial_budget * 2, self.cfg.max_tokens)
-            token_budgets = (
-                (initial_budget, retry_budget)
-                if retry_budget > initial_budget
-                else (initial_budget,)
-            )
+            token_budgets = tuple(sorted(
+                {b for b in (initial_budget, max(initial_budget * 2, 2048), 8192) if b <= 8192}
+            ))
             for attempt, max_tokens in enumerate(token_budgets, start=1):
                 kwargs = {**base_kwargs, "max_tokens": max_tokens}
                 msg = self._provider.messages.create(**kwargs)
                 for block in msg.content:
                     text = getattr(block, "text", None)
-                    if isinstance(text, str):
+                    if isinstance(text, str) and text.strip():
                         return text
-                if attempt == 1 and len(token_budgets) > 1:
+                if attempt < len(token_budgets):
                     logger.info(
-                        "LLM 仅返回思考块，使用更高输出额度重试 "
-                        f"(max_tokens={token_budgets[1]})"
+                        f"LLM 仅返回思考块（stop_reason={getattr(msg, 'stop_reason', '?')}），"
+                        f"提高输出额度重试 (max_tokens={token_budgets[attempt]})"
+                    )
+            logger.warning(
+                "LLM 响应中没有文本块: "
+                f"stop_reason={getattr(msg, 'stop_reason', '?')}, "
+                f"blocks={[getattr(b, 'type', type(b).__name__) for b in msg.content]}"
             )
             raise LLMUnavailable("LLM 响应中没有可用的文本内容")
         except LLMUnavailable: