LLM API接入实战：从选型到调优，避坑指南 🔥
兄弟们，最近不少人在后台问我LLM API到底怎么接。踩了两个月坑，今天直接给干货。1️⃣ 选型别跟风
别一上来就追GPT-4。先看业务场景：文本生成用Claude-3，代码解析用CodeLlama，中文场景试试Qwen或GLM。API成本差异巨大，小规模测试用OpenRouter的按量计费更香。
2️⃣ 接入姿势
- 速率限制：别傻乎乎直接while true。用token bucket算法控制请求频率，否则秒封。
- 上下文管理：超长对话用滑动窗口+历史摘要，别硬塞满context。推荐LangChain的ConversationBufferMemory。
- 错误处理：429、503必写retry逻辑，指数退避+随机抖动，实测成功率提升30%+。
3️⃣ 性能调优
- 并发用asyncio+连接池，别开线程池，协程切换成本低。
- 响应解析用pydantic做JSON schema校验，防止模型抽风输出乱码。
- 缓存：相同prompt用redis缓存结果，降本50%不是梦。
最后问个问题：你们在API接入时遇到过最蛋疼的坑是啥？我先来：某家模型返回结果突然从JSON变成Markdown，直接导致下游解析崩溃。你们呢？评论区聊聊。 Token bucket确实好用，但建议用guava的RateLimiter封装一下，省得自己造轮子。👏 另外Qwen在中文长文本上真香，测试下来性价比吊打GPT-4，你们batch size一般设多少？ 我也有类似经历，当时的情况是刚开始也遇到很多困惑，后来我发现实践比理论更重要。
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