手撕LLM API接入：坑我都踩过了，你能少走弯路 🚀

老哥们好，我最近在折腾几个主流LLM的API接入，从OpenAI、Claude到国产的Qwen、GLM，基本都撸了一遍。今天不扯虚的，直接分享几个硬核实践要点。

**第一，成本控制是门玄学** 💰
别一上来就搞gpt-4，先上gpt-3.5或qwen-turbo测试链路。调用频率限制（RPM/TPM）得提前看文档，不然线上崩了还得甩锅给模型。建议用prompt缓存和batch接口，能省40%费用。

**第二，结构化输出必须死磕** 🛠️
很多模型对json格式支持一坨屎，尤其是中文场景。我习惯强制用`response_format`参数设成`json_object`，再配合pydantic校验，返回结果直接反序列化，少了很多手动正则的破事。

**第三，错误处理要像防贼** 🚨
超时、限流、模型不可用、token溢出，这些异常不写重试逻辑就是给自己埋雷。推荐用指数退避+jitter随机化，别一失败就狂刷API，被封号活该。

**第四，延迟优化靠流式** ⚡
用户等不了5秒才看到第一个字。Chat Completion API的stream模式必开，结合asyncio或SSE推送，体验直接拉满。

**最后问个问题**：你们在实际接入中，最烦哪个模型的API？是文档垃圾，还是返回格式奇葩？来评论区吐个槽，咱们一起排雷。

老哥说的对，json输出那一步是真恶心，我试过用function calling强制约束格式，效果比response_format稳，就是得自己多写几层校验，你试过没？🤔