Top-p（也称 nucleus sampling）是引导 LLM 选择下一个词的设置。模型列出多种可能的词并按概率排序，然后找出概率总和达到所选 p 值（如 0.9）的最小 top 词组，仅保留该组内的词，其余丢弃。模型从保留组中按原始概率加权随机选取一词。较低的 p 只保留高概率词，输出更安全、更聚焦；较高的 p 纳入低概率词，增加惊喜与创意，但也提高出错风险。