LLM API接入避坑实录：从选型到稳定上线全流程

兄弟们，最近搞了几个项目的LLM API接入，踩了不少坑，今天直接分享干货。

先说选型：别盲目追大厂。OpenAI的GPT-4确实强，但成本高、延迟大，适合对质量要求高的场景。Claude 3.5性价比不错，中文理解力稳定。国内的话，DeepSeek-V2算是开源模型的标杆，自部署成本可控。关键看你的场景——是线上实时聊天，还是离线批量处理？

接入实战：API调用必须做容错。我用的Python+httpx，设置retry策略（指数退避+最大3次）、超时控制（connect 10s, read 30s）。流式响应用SSE，别傻等一次返回，用户体验会炸。还有，token计数别信官方，自己写个tiktoken库的精确统计，不然账单对不上。

部署优化：如果你用自建模型，推荐vLLM或TGI，吞吐量能翻倍。API网关用nginx做负载均衡，加上prometheus监控qps和延迟，踩过接口熔断的亏就懂了。

最后抛个问题：你们在接入过程中，遇到的最诡异的bug是什么？我碰到过某API在prompt里加了个空格，输出直接变乱码，排查半天才找到原因。

多模型协作这个话题越来越热了，你的实践经验很宝贵，感谢分享！