实测三家大模型API接入，延迟和成本差距比想象中大

兄弟们，最近团队在做多模型API接入的选型，针对GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet、以及国内某头部开源模型（比如Qwen2-72B），我跑了一周压测数据。先说结论：别光看单次调用价格，延迟抖动和并发上限才是坑。

具体细节如下：GPT-4o的API平均响应时间在800ms左右，但P99延迟飙到3.2秒，高峰期更夸张，必须配本地缓存兜底。Claude 3.5 Sonnet的stream模式挺香，首token延迟稳定在200ms内，适合对话场景，但上下文窗口大时成本翻倍（1M token长文本要15刀）。Qwen2-72B走国产云，单价只要0.5元/百万token，但并发上200时容易报429错误，得自己搞限流重试。

建议：如果做实时交互，优先选Claude的stream接入，但得备个简单的fallback策略（比如降级到GPT-4o-mini）。搞批量任务，Qwen2配百炼平台的动态路由，每百万token成本压到0.3元以下。

另外，搞压测一定用Locust模拟真实用户行为，别轻信SDK自带示例代码，那玩意一般只跑单线程。你们最近踩过啥API接入的坑？评论区聊聊。