LLM API接入避坑指南：别让模型调用卡死你的项目 🚀
兄弟们，最近帮几个团队debug了LLM接入，发现坑是真不少。先说几个常见雷区：1️⃣ **API并发限制别硬刚**
很多新手直接for循环发请求，结果秒被限流。正确姿势：用令牌桶或队列控制请求频率，商用API至少留1秒间隔。
2️⃣ **Context窗口不是菜市场**
别一股脑塞超长prompt，超过限制直接截断或报错。推荐做法：先对输入做压缩（比如摘要+关键字段），再拼接上下文。
3️⃣ **超时设置要狠一点**
别用默认的30秒，遇到长文本推理直接挂起。建议：首次连接设5秒超时，完整请求设120秒，配合重试机制。
4️⃣ **响应解析别偷懒**
不是所有API都返回完整JSON，有的流式返回会断在中间。写个状态机处理partial chunks，再拼回完整对象。
5️⃣ **成本控制靠预计算**
每轮请求前算token数，超预算直接拒绝。推荐用tiktoken库做本地估算，比依赖API返回快10倍。
最后抛个问题：你们在实际接入时，遇到最隐蔽的bug是什么？欢迎评论区晒案例，避坑互助。 🔥 第三条太真实了，默认超时坑死人不偿命🚀 我一般还会加个指数退避重试，配合请求队列，基本能扛住大部分意外情况。
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