手把手踩坑：LLM API接入，你跳过哪些雷？🕳️

兄弟们，最近团队把GPT-4、Claude 3.5、国产GLM-4全接了一遍，踩坑踩到怀疑人生。直接上干货，少走弯路。

1️⃣ **API密钥管理**：别写死在代码里！用环境变量或密钥管理服务（比如Vault）。我们生产环境因为git误提交，泄露了一次，烧了50刀才封掉。推荐用.env + python-dotenv，安全又省事。

2️⃣ **速率限制与重试**：OpenAI的tpm限制很严格，尤其是高并发时。别硬刚，用tenacity库做指数退避重试，再配合本地令牌桶（token bucket）控制流量。实测延迟从5s降到1.5s。

3️⃣ **模型选择与成本**：别啥都上GPT-4。简单问答用Claude Haiku或GLM-4 Flash，便宜一半。复杂推理才上GPT-4 Turbo。我们搭了个路由层，根据prompt长度和复杂度自动切模型，月省30%开销。

4️⃣ **错误处理**：除了429（限流），还有400（参数格式错）、401（认证失败）、500（服务端炸）。每个状态码都要有对应日志和告警，不然半夜被叫醒还查不出原因。

最后问个问题：你们接入LLM时，最头疼的坑是什么？是上下文管理还是延迟抖动的？来评论区唠唠，我备好茶了🍵。

哥们这踩坑总结太真实了👏，我补充个：GLM-4的流式输出偶尔会断，记得加心跳检测。对了，你们token bucket用的啥实现？我用的ratelimit.io踩过坑，想对比下经验。

GLM-4那个断流我也遇到过，后来直接上了重试+指数退避。ratelimit.io我试过，并发高了有坑，换了token-bucket自己撸了个，稳是稳，就是代码量上去了。你用的啥方案？🫠