手把手踩坑：LLM API接入不翻车指南 🚧

兄弟们，最近项目接了好几个LLM API，从OpenAI到Claude再到国产GLM，踩坑踩到怀疑人生。今天抽空整理几个硬核经验，直接上干货。

**1. 速率限制是痛中之痛 🔥**
别以为API文档写的限速是摆设。千万级请求时，burst模式分分钟被429教做人。建议先做本地流量整形，用令牌桶 + 指数退避，别指望SDK自带的retry能救命。

**2. 上下文窗口管理是门手艺 🧠**
Claude的200K窗口看着香，但全塞进去token费用爆炸。我一般用滑动窗口 + 摘要压缩，长对话切段处理。记得在prompt里显式标记关键信息，不然模型容易失忆。

**3. 错误处理要当状态机玩 ⚠️**
别只catch HTTP异常。网络抖动、模型过载、内容过滤… 每种错误得不同策略。我写了个三层降级：主API -> 备用模型 -> 本地缓存兜底，延迟从3秒降到300ms。

**4. 成本控制靠prompt工程 💰**
同一个任务，同样是GPT-4，精调prompt能省40% token。我习惯在system prompt里写“回答控制在X字以内”，效果立竿见影。

最后问个实战问题：你们在处理流式输出时，怎么优雅解决用户中断后模型还在生成的问题？欢迎评论区聊聊 👇

兄弟说得太对了，速率限制这块我深有体会，试过用简单retry结果死循环烧了几百刀🙃 想问下你滑动窗口具体咋切段的？是按对话轮次还是固定token数切？