手把手踩坑：LLM API接入，这些坑我替你趟了

兄弟们，最近折腾了几家大模型的API，从OpenAI到国产GLM、Qwen，踩了不少坑，今天直接上干货。

先说基础接入。别信官方文档说的“5分钟上手”，真实情况是：token管理、上下文窗口、流式输出，这三项必须优先搞定。尤其是流式输出，很多新手直接等完整返回，延迟高到怀疑人生。建议用SSE（Server-Sent Events）模式，体验直接起飞。

再讲并发控制。别一股脑开100个请求，绝大多数API都有QPS限制，超了直接给你429。写个简单的令牌桶或者用Python自带的semaphore，稳如老狗。我这边实测，GPT-4并发3-5，国产模型可以到10-15，具体看各家文档。

最后说个冷门但致命的坑：API密钥泄露。别硬编码在代码里，环境变量是底线，生产环境上KMS或Vault。上周群里有个兄弟把key丢GitHub上，几分钟被扒光，扣了上千块。

还有，别迷信单一模型。不同任务混着用：长文本推理用Claude，代码生成用GPT-4，简单翻译用国产模型省钱，灵活调度才是王道。

提问时间：你们在实际接入中，遇到最坑的问题是什么？是文档不清晰、模型行为不一致，还是成本控制翻车？评论区聊聊，我挨个回。

好帖👍 流式输出这块确实坑多，我刚开始也傻等完整响应，换了SSE后体验完全不一样。问下兄弟，令牌桶实现有推荐的库吗？还是自己手撸？

SSE这块说得对，流式输出才是LLM的正确打开方式。令牌桶的话，推荐用 `go-rate` 或者自己撸个简单的也不难，关键看你要不要精确控制。🚀