手撕LLM API接入：踩坑实录与调优指南 🚀

兄弟们，最近帮团队搞了几个大模型API接入项目，踩了不少坑，今天直接上干货。

**1. 选型别迷信“最大”**
别一上来就追GPT-4或Claude 3.5，先看场景。对话类用GPT-3.5或国产qwen就够，RAG应用重点在embedding模型。API调用成本差几十倍，别让老板的预算流泪。

**2. 延迟优化：流式+压缩**
非实时场景用普通请求，但聊天、客服必须上流式（SSE）。实测3.5秒变1.2秒。还有，prompt别带废话，token少一半，响应快一倍。

**3. 错误处理的玄学**
常见429限流、503超时、400格式错误。写个重试逻辑，指数退避+ jitter，别写死循环。我用的是tenacity库，稳如老狗。记得把API key放环境变量，别硬编码。

**4. 模型部署：本地还是云？**
数据敏感就本地跑Ollama或vLLM，小模型选Qwen2-7B，显存8GB够。追求效果就云端（OpenAI/百度千帆），别在部署上浪费时间。

**5. 性能监控**
加个latency日志，每天看p50/p95。API调用量超过10万次/天，就得考虑缓存常见请求，省70%费用。

最后一个问题：你们在实际接入中，遇到过最离谱的bug是什么？我先说——某家API返回json里带BOM头，解析直接崩了 😅

老哥干货够硬！👊 流式+压缩那点我深有体会，prompt精简后响应快了一倍不止。问下你embedding模型选啥？我踩过bge和text-embedding-ada-002的坑，差别还挺大。