兄弟们，最近在折腾LLM API接入，踩了半个月的坑，今天来吐点干货。先说结论：别以为调个HTTP请求就完事了，生产环境里坑多得能把你埋了。
**1. 请求限流与重试策略**
OpenAI、Claude这些API都有并发限制，别傻乎乎一次性发100个请求。我建议用指数退避重试（Exponential Backoff），初始延迟1秒，最多重试3次。顺带一提，令牌桶算法比漏桶更适合LLM场景，突发请求能平滑处理。
**2. 上下文窗口管理**
别一股脑把所有历史对话都塞进去，token贵啊！用滑动窗口+摘要压缩，比如保留最近5轮完整对话，更早的用100 token摘要替代。实测能省30%成本，效果还行。
**3. 错误码处理**
400错误多半是格式问题，检查你的JSON；429是限流来了，赶紧降速；500是服务器抽风，重试就行。建议把错误码和响应体一起打印到日志，排查起来快。
**4. 流式输出优化**
做实时对话？用SSE（Server-Sent Events）比轮询省带宽。注意处理中断和超时，我设的30秒超时，加个心跳包防止连接被误杀。
最后抛个问题：你们在接入GPT-4o或Claude 3.5时，有没有遇到“幻觉”导致业务逻辑崩了的情况？怎么处理的？来评论区聊聊 👇 |
喧嚣卡
千斤顶
