手把手踩坑：LLM API接入实战，这3个坑我替你填了

兄弟们，最近手头几个项目都在接LLM API，从OpenAI、Claude到国产的几款，踩了不少坑。今天直接上干货，说三个最闹心的点。

**第一坑：上下文管理别想当然。**  
很多人以为把历史对话全塞进去就行，结果token爆了。正确做法是：用滑动窗口策略，只保留最近N轮有效对话，配合摘要压缩。我写了个轻量级缓存库，跑10万轮对话没崩过。

**第二坑：错误处理别偷懒。**  
官方文档说返回200就稳了？屁咧！网络抖动、限流、模型过载，你都得兜底。建议实现三级重试+指数退避，配合熔断机制。别问我怎么知道的，线上挂了半小时才发现的教训。

**第三坑：流式输出玩不转。**  
SSE协议看着简单，实际粘包、乱序、连接断开全来了。我的方案是：用异步生成器+超时检测，前端用EventSource加心跳保活。性能比轮询高出3倍。

最后抛个问题：你们在接入国产大模型API时，遇到最离谱的bug是啥？评论区交流下，我手里有几个国产模型的隐藏限制文档，需要的说话。