大模型API最佳实践：从入门到精通的开发指南

本指南汇集了大模型API开发的最佳实践和经验教训，帮助开发者避免常见陷阱，构建高质量、高性能的AI应用。

提示工程最佳实践

构建高质量提示词的黄金法则

1. 清晰明确的指令

❌ 错误示例

"写一篇关于AI的文章"

✅ 正确示例

"请写一篇800字的技术博客文章，
主题：企业如何利用大模型API提升效率
目标读者：技术决策者
包含：1.应用场景 2.ROI分析 3.实施建议"

2. 结构化输出格式

const prompt = `
请分析以下客户反馈，并以JSON格式输出：
{
  "sentiment": "positive/negative/neutral",
  "category": "产品/服务/价格/其他",
  "priority": "high/medium/low",
  "summary": "50字以内的总结",
  "suggestions": ["建议1", "建议2"]
}

客户反馈：${feedback}
`;

3. Few-shot示例学习

const prompt = `
将以下句子分类为：技术问题/账户问题/建议反馈

示例：
句子：我的API密钥无法使用
分类：账户问题

句子：能否增加Python SDK？
分类：建议反馈

句子：模型响应速度很慢
分类：技术问题

句子：${userInput}
分类：
`;

成本优化策略

降低API使用成本的实用技巧

📊 Token优化

  • •
    精简提示词：删除冗余描述
  • •
    压缩上下文：只保留必要历史
  • •
    限制输出：设置max_tokens参数

🎯 模型选择

  • •
    分级使用：简单任务用小模型
  • •
    混合策略：路由到不同模型
  • •
    批量处理：合并相似请求

成本监控代码示例

class CostTracker:
    def __init__(self):
        self.usage = {"gpt-4": 0, "gpt-3.5": 0}
        self.costs = {"gpt-4": 0.03, "gpt-3.5": 0.002}
    
    def track(self, model, tokens):
        self.usage[model] += tokens
        cost = (tokens / 1000) * self.costs[model]
        
        if cost > 0.1:  # 单次请求超过0.1美元
            self.alert_high_cost(model, tokens, cost)
        
        return cost

错误处理最佳实践

构建健壮的错误处理机制

完整的错误处理示例

async function callLLMAPI(prompt, retries = 3) {
  const errors = [];
  
  for (let i = 0; i < retries; i++) {
    try {
      const response = await llmClient.complete({
        model: "gpt-4",
        messages: [{ role: "user", content: prompt }],
        temperature: 0.7,
        timeout: 30000  // 30秒超时
      });
      
      // 验证响应
      if (!response.choices?.[0]?.message?.content) {
        throw new Error("Invalid response format");
      }
      
      return response;
      
    } catch (error) {
      errors.push(error);
      
      // 处理不同类型的错误
      if (error.code === 'rate_limit_exceeded') {
        const waitTime = error.retry_after || Math.pow(2, i) * 1000;
        await sleep(waitTime);
        continue;
      }
      
      if (error.code === 'context_length_exceeded') {
        // 压缩上下文后重试
        prompt = compressPrompt(prompt);
        continue;
      }
      
      if (error.code === 'service_unavailable') {
        // 切换到备用模型
        return await fallbackModel(prompt);
      }
      
      // 不可重试的错误
      if (['invalid_api_key', 'invalid_request'].includes(error.code)) {
        throw error;
      }
    }
  }
  
  // 所有重试失败
  throw new AggregateError(errors, 'All retries failed');
}

错误类型分类

  • 可重试：超时、限流、服务暂时不可用
  • 可降级：模型不可用、响应太慢
  • 需修正：上下文超长、格式错误
  • 不可恢复：认证失败、余额不足

降级策略

  • • GPT-4 → GPT-3.5 → Claude
  • • 复杂提示 → 简化提示
  • • 实时生成 → 缓存结果
  • • API调用 → 本地模型

性能优化技巧

提升应用响应速度

🚀 流式响应

// 实时显示生成内容
const stream = await openai.chat.completions.create({
  model: "gpt-4",
  messages: messages,
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(
    chunk.choices[0]?.delta?.content || ""
  );
}

💾 智能缓存

// 语义相似度缓存
const cache = new SemanticCache({
  threshold: 0.95,
  ttl: 3600
});

const cached = await cache.get(prompt);
if (cached) return cached;

const result = await llm.complete(prompt);
await cache.set(prompt, result);

⚡ 并发优化

// 批量并发请求
const results = await Promise.all(
  prompts.map(prompt => 
    llm.complete(prompt)
  )
);

// 限制并发数
const results = await pLimit(5)(
  prompts.map(p => () => llm.complete(p))
);

安全性最佳实践

保护您的AI应用安全

🔐 API密钥管理

❌ 不要这样做

const API_KEY = "sk-xxxxx"; // 硬编码
git add .  // 提交到代码库

✅ 正确做法

// 使用环境变量
const API_KEY = process.env.LLM_API_KEY;
// 或密钥管理服务
const API_KEY = await secretManager.get('llm-key');

🛡️ 输入验证与过滤

function sanitizeInput(userInput) {
  // 长度限制
  if (userInput.length > 1000) {
    throw new Error("Input too long");
  }
  
  // 移除潜在的注入攻击
  const forbidden = [
    'ignore previous instructions',
    'system:', 
    '```python'
  ];
  
  for (const pattern of forbidden) {
    if (userInput.toLowerCase().includes(pattern)) {
      throw new Error("Invalid input detected");
    }
  }
  
  // 内容审核
  if (containsSensitiveContent(userInput)) {
    throw new Error("Content policy violation");
  }
  
  return userInput;
}

监控与调试

建立完善的监控体系

关键指标监控

  • API响应时间P95 < 3s
  • 错误率< 0.1%
  • Token使用量实时追踪
  • 成本消耗每小时统计

日志最佳实践

logger.info('LLM API Request', {
  requestId: uuid(),
  model: 'gpt-4',
  promptTokens: 150,
  timestamp: Date.now(),
  userId: user.id,
  // 不要记录完整prompt
  promptHash: hash(prompt),
  promptLength: prompt.length
});

开发工作流建议

从开发到生产的最佳路径

1

原型开发阶段

  • • 使用Playground快速测试
  • • 记录有效的提示模板
  • • 评估不同模型表现
2

测试优化阶段

  • • 建立测试数据集
  • • A/B测试不同策略
  • • 优化成本和性能
3

生产部署阶段

  • • 实施完整错误处理
  • • 配置监控告警
  • • 准备降级方案

常见陷阱与解决方案

陷阱：过度依赖单一模型

解决方案：实施多模型策略，建立fallback机制，避免单点故障。

陷阱：忽视成本控制

解决方案：设置预算上限，实时监控使用量，优化提示词长度。

陷阱：上下文管理不当

解决方案：实施滑动窗口策略，只保留相关历史，定期清理上下文。

陷阱：输出不稳定

解决方案：降低temperature参数，使用结构化输出，增加验证逻辑。

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