引言
大语言模型（LLM）的风刮得正猛，几乎所有开发者都跃跃欲试，想在自己的产品里快速集成AI能力。但把一个curl命令跑通，和在生产环境中稳定、高效地运行一个依赖LLM API的功能，完全是两码事。从成本失控到服务雪崩，从安全漏洞到糟糕的用户体验，新手稍不注意就会踩进各种预想不到的坑里。今天，我就结合自己和团队的一些血泪史，分享一下在代码层面调用LLM API时，开发者应该尽早养成的10个最佳实践。
从“能用”到“好用”：十大核心实践
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设定明确的超时与重试机制
网络不是100%可靠的，LLM服务本身也可能因为负载过高而出现短暂的抖动或响应缓慢。如果你的代码中没有设置超时，一个API请求可能会让你的服务线程卡死很久。因此，在发起API调用时，务必设置一个合理的超时时间（比如30秒）。更进一步，对于偶发性失败（如5xx错误），应该引入重试机制。但切记，简单的for循环重试是灾难的开始，因为它可能在短时间内发起大量请求，加剧服务恶化。优雅的方案是采用指数退避（Exponential Backoff）策略，即每次重试的间隔时间逐渐拉长，给服务器喘息的机会。 -
精细的成本控制与监控
LLM的成本是按Token计算的，一次不经意的循环调用或处理超长文本的逻辑Bug，就可能让你的API账单在一夜之间爆炸。开发者必须在代码层面有成本意识。首先，在调用API时，主动通过max_tokens等参数限制生成内容的长度，避免无休止的输出。其次，对输入文本也要做预处理，截断不必要的超长内容。最后，务必利用云服务平台提供的预算告警功能，设置消费阈值，这是你财务安全的最后一道防线。 -
优先采用流式响应（Streaming）
LLM生成内容，特别是长文本，需要花费数秒甚至更长时间。如果让用户面对一个漫长的加载动画，体验会非常糟糕。对于聊天机器人、代码生成、文章写作等实时交互场景，流式响应是必备选项。通过启用stream=true之类的参数，API会像打字机一样，逐字或逐词地返回内容，前端可以立即将收到的部分展示给用户。这不仅极大地提升了用户体验，也让应用看起来“更智能”。 -
保证API密钥的绝对安全
“把API Key硬编码在代码里，然后提交到公开的GitHub仓库”，这听起来像个段子，却是每天都在真实发生的惨案。API密钥就是你账户的密码，一旦泄露，攻击者就可以肆意挥霍你的额度。正确的做法是，使用环境变量、云服务商提供的Secrets Manager或专用的配置中心来管理密钥，绝不能将它们以明文形式出现在代码或配置文件中。 -
进行结构化的Prompt工程
不要把Prompt当成一个简单的字符串来拼接。高质量的Prompt是稳定输出的保障。一个好的实践是采用结构化的方式构建Prompt，比如定义清晰的角色（Role）、给出明确的指令（Instructions）、提供上下文（Context），甚至附上几个输入输出的示例（Few-shot Examples）。如果你期望LLM返回JSON格式，就在Prompt里明确要求，并最好给出期望的JSON Schema，这能显著提高输出的稳定性和可用性。
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设计有效的上下文管理策略
在多轮对话场景中，如何管理上下文（Context）是核心挑战。你不能简单粗暴地把所有历史对话都塞进下一次请求的Prompt里，因为大多数模型都有Token上限。一旦超出，API就会报错。你需要设计一套上下文截断策略，比如只保留最近的N轮对话、或者保留“首轮对话 + 最近N轮对话”。对于更复杂的场景，可以考虑对历史对话进行总结（Summarization），将摘要作为上下文传入，以更低的Token成本保留关键信息。 -
根据任务选择合适的模型
不是所有任务都需要最强大、最昂贵的模型（比如GPT-4）。对于一些简单的任务，如文本分类、情感分析、格式转换等，使用更轻量、更快速、更便宜的模型（如GPT-3.5-Turbo、Llama 3 8B等）就完全足够了，而且响应速度更快。在项目初期，应该对不同模型进行评估，找到在成本、速度和效果三者之间最平衡的那个。 -
完整地记录请求与响应日志
当用户抱怨“AI又在胡说八道了”，而你两手一摊无法复现时，问题就来了。对于调用LLM API的关键业务，必须记录完整的请求日志，包括最终的Prompt、调用的模型、设置的参数（如temperature）以及模型返回的完整响应。这些日志是你调试问题、分析模型行为、持续迭代和优化Prompt的唯一依据。 -
编写健壮的输出解析代码
不要天真地以为LLM总会返回你所期望的、格式完美的JSON或其他结构化数据。它有时会在JSON外面包裹一些解释性的文本（如"Here is the JSON you requested:"），有时可能因为理解偏差导致JSON格式错误。因此，你的输出解析代码必须有强大的容错性。多使用try-catch，并准备好处理各种不规范的返回情况，甚至可以引入一个“修复”步骤，让另一个LLM调用来修正前一个的格式错误。 -
对用户输入进行清理与验证
最后，也是一个容易被忽略的安全点：警惕Prompt注入攻击。如果你的应用允许用户输入内容，并且这些内容会成为Prompt的一部分，那么恶意用户就可能通过输入特定的指令来篡改你的原始意图，让AI执行非预期的操作，甚至泄露你的预设Prompt。在将用户输入拼接到最终Prompt之前，务必进行适当的清理和验证，过滤掉潜在的恶意指令，避免你的AI被用户“PUA”。
总而言之，将LLM优雅地集成到应用中，远不止是写一个漂亮的Prompt那么简单。它的背后，需要一整套严谨的工程实践来保驾护航，才能确保应用最终稳定、高效且安全可控。随着AI模型生态的日益繁荣，掌握这些工程能力，与挑选合适的模型同样重要，而在需要统一管理和切换不同供应商的API时，利用像GPT proto，硅基流动，aiml api这样的一站式AI模型API供应平台也能简化不少工作。