手撕LLM API接入：从选模型到上生产，避坑指南 🚀
兄弟们，最近接了好几个项目，发现不少人在LLM API接入上踩坑。今天直接上干货，不整虚的。**选模型别盲目**
别一上来就GPT-4，先看场景。文本分类？Claude 3 Haiku性价比高。代码生成？DeepSeek-Coder开源便宜。记住：API成本是按token算的，输出长度控制好，别让大模型写小说。
**接入坑点**
- 超时：设30秒就够，别等着模型思考人生
- 重试：指数退避+3次重试，避免429
- 流式：非必须就别开，省带宽省内存
- 缓存：同样prompt的回复，存Redis里，能省80%调用
**部署实操**
本地跑开源模型？Ollama一键搞定，vLLM上生产。API调用建议用LangChain或OpenAI SDK，别手写curl。关键：加个简单的failover逻辑，主模型挂了自动切备用。
**最后问个问题**：你们在生产环境里，遇到过最离谱的LLM API报错是啥？我先来：某个模型突然返回表情符号当答案，输出格式完全崩了。🤯 兄弟说得实在，我补充一个：Prompt缓存真的是救命神器，特别是QA场景，我上次用Redis+语义哈希，调用量直接砍半。另外超时设30秒有时候不够，建议加上fallback模型兜底。👍
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