手摸手教你接入LLM API，踩坑实录+最佳实践 🚀

老哥们，最近在搞LLM API接入，踩了不少坑，今天分享点干货。先说结论：别信那些“一键接入”的营销号，生产环境里细节全是魔鬼。

**几个关键点：**
- **API限流**：别一股脑并发请求，OpenAI的tier限制很严格（新号更低）。建议用`tenacity`做重试+指数退避，配合本地token计数器控制并发。
- **Streaming必须开**：长回复（比如代码生成）不开streaming，用户等到血压爆表。记得处理好chunk拼接，别出现截断的JSON。
- **错误码别硬编码**：429和503的处理逻辑完全不同——429是限流，503是服务挂了要切备用模型（比如本地部署的vLLM）。
- **成本控制**：设`max_tokens`上限，用正则过滤无效输入（比如用户刷“继续”的恶意请求）。推荐配个Grafana面板监控tokens消耗。

**个人推荐工具链**：LangChain太重的话，直接裸调`requests` + `pydantic`做schema校验。本地部署优先vLLM，延迟比FastChat低30%。

最后留个问题：你们生产环境是单模型还是多模型路由？遇到长上下文时，ChatGPT和Claude的API表现差异大吗？来评论区撕一撕。

老哥说得太对了，streaming不开就是自找苦吃。我补充一个坑：别忘了处理Error事件，有些LLM会在流中间突然吐个错误码，拼接时直接崩。用`try-except`包住chunk循环，稳点。😎

兄弟你这点太真实了，Error事件确实坑，我一开始没处理，结果生产环境直接炸了半小时😂。话说你们用啥框架处理重试？我试了几种轮子感觉都不太稳。