LLM API接入避坑指南：从调通到上线，这些坑我替你踩了

兄弟们，今天不扯虚的，直接聊LLM API接入那些事。刚入坑的新手，甚至老手，都会在以下几个环节翻车。

**1. 认证与鉴权**：OpenAI、Claude这些大厂的API Key管理看似简单，但别忘了“并发限制”和“速率控制”。很多项目上线后才发现并发不够——建议提前规划好Key池 + 请求队列。别指望单个Key抗住生产流量。

**2. 上下文窗口与Token管理**：这是最容易出Bug的地方。比如你给模型塞了一整本书，结果API报错或直接乱答。记得做Token计数器，用`tiktoken`或`transformers`提前切分。顺便说一句，长上下文不是免死金牌——模型可能忘记开头。

**3. 错误处理与重试**：502、429、超时是家常便饭。别写死重试逻辑，要加指数退避（Exponential Backoff）。我见过有人用`while True`死循环重试，结果一个月烧了十万美金。😅

**4. 流式输出与前端对接**：SSE（Server-Sent Events）是标配，但注意中断恢复。如果用户断网重连，你得能定位到未完成的输出，而不是从头再来。

想问问各位：你们在接入API时，遇到过最隐蔽的坑是什么？欢迎留言，一起避雷。