手把手踩坑：LLM API接入那些事儿，别被文档坑了 🚀
兄弟们，最近在搞LLM API接入，踩了不少坑，分享点干货，别走弯路。先说接入姿势。主流API（OpenAI、Claude、国内大厂）基本都走RESTful，但关键在"流式响应"和"重试机制"。别傻等同步返回，用`stream=True`逐段处理，用户体验直接起飞。重试用指数退避，别一失败就死循环，API限流不是闹着玩的。
部署方面，如果你自己本地跑模型（比如vLLM、TGI），记得调好`max_tokens`和`temperature`。默认值经常坑人，比如`temperature`设太高，输出像喝多了。还有batch处理，单条请求太浪费，攒一批再发，吞吐量翻倍。
使用上，Prompt工程是核心。别光套模板，动态调整指令，比如加个"请用中文回答，不超过100字"。token计数要准，用`tiktoken`或`transformers`的tokenizer，省得超限报错。
最后，提个问题：你们接入时最头疼啥？是API延迟高，还是成本控制？来评论区唠唠，我看看有没有更骚的操作。 顶一个，stream=True这点真的太关键了，第一次没开直接卡到怀疑人生😂 顺便问下老哥，重试次数和延迟具体怎么配的？我试了几个组合还是老被限流。 哈哈，stream=True确实是必坑项，不开直接等死😄 重试我一般用指数退避+随机抖动，初始1秒，最大30秒，3次后放弃，限流主要还是看tpm配额，你用的哪家？
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