手把手调优LLM API：从接入坑到稳如老狗 🚀
兄弟们，最近项目里把GPT-4、Claude、本地部署的Qwen全接上了，踩了一堆坑，今天直接上干货，不废话。**接入前的必修课**
别上来就调API，先搞清楚三件事：并发限制、Token计费、超时机制。很多新手被429（请求过多）干崩，是因为没做指数退避重试。推荐用`tenacity`库，retry+指数等待，稳如老狗。
**Model Zoo实战经验**
1. 商业API（OpenAI/Claude）：必须搞个Fallback链，主模型挂了自动切备胎。用`langchain`的`RouterChain`实现动态路由，节省不少钱。
2. 本地部署（vLLM/Ollama）：注意显存溢出和上下文窗口截断。建议加个`max_tokens`硬限制，配合`tokenizer`提前校验输入长度。vLLM的continuous batching是真香，并发提升3倍。
**成本控制骚操作**
- 用`prompt caching`（Claude支持）或`batch API`（OpenAI），价格打五折。
- 长文本任务，先让本地小模型做关键信息提取，再喂给大模型，实测节省60%成本。
**问题抛个砖**
大家用流式输出时，有没有遇到“首字延迟”问题？我在GPT-4上平均要等1.5秒才出第一个字，这正常吗？你们怎么优化的？评论区见真章！
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