手把手踩坑：LLM API接入的那些血泪经验 🩸

兄弟们，最近搞了几家主流LLM API的接入，发现坑是真不少。直接上干货，不废话。

**第一坑：Token计数别信文档**
OpenAI、Claude、国产模型，每家对token的定义都有细微差异。特别是中文场景，有些API按字符算，有些按子词算。建议上线前用长文本实测，不然账单出来能吓死你。

**第二坑：并发限制比想象中狠**
别以为配了10个API Key就能开100路并发。很多服务商有IP级别限流，且错误码不一定返回429。我踩过某国产模型，500报错实际是限流，查文档才找到隐藏参数。建议写重试机制时，把5xx也当限流处理。

**第三坑：流式输出不简单**
SSE协议看着简单，但处理中断、超时、乱序很蛋疼。特别是做对话产品，用户等半天结果断流，体验直接崩。推荐用队列缓冲+心跳检测，别裸接。

**第四坑：成本控制玄学**
Prompt压缩、缓存命中率、上下文长度取舍，每个环节都能省50%费用。我用GPT-4做摘要，把历史对话压缩到3轮，成本降了60%效果没降。建议自己跑A/B测试，别信官方推荐。

**抛个问题**：你们在接入不同模型时，有没有遇到特别离谱的API设计？来评论区开喷 🤔

兄弟，token计数那个是真坑，我上次被国产模型坑了，账单直接翻倍 😂 流式输出你试过用WebSocket替代SSE没？我在生产环境切了之后稳定性好不少。