主流LLM API概览
当前主流的LLM API提供商包括OpenAI、Anthropic、Google Gemini和国产的DeepSeek、通义千问等。不同API在定价、上下文长度、响应速度和能力侧重上各有差异，选择时需结合业务场景综合评估。
API调用最佳实践
连接池管理：使用HTTP连接池复用TCP连接，避免每次请求都建立新连接。Python中使用requests.Session()或httpx的Client，Go中使用http.Transport的MaxIdleConnsPerHost参数。
重试策略：LLM API的失败率通常不低，需要实现健壮的重试机制。推荐指数退避策略：首次失败等待1秒，第二次2秒，第三次4秒，以此类推。区分可重试错误（超时、限流、500错误）和不可重试错误（认证失败、参数错误）。
流式响应：对于长文本生成场景，务必使用流式（Streaming）接口。不仅能让用户看到逐字生成的过程提升体验，还能在内容生成到满足需求时提前终止请求，节省Token消耗。
成本控制策略
Token估算：提前估算每次请求的Token消耗。中文文本的Token估算较为复杂，一般一个汉字约消耗1-2个Token。使用官方Tokenizer工具（如tiktoken）进行精确计算。
缓存机制：对于重复性高的查询，使用语义缓存（Semantic Caching）。将用户查询向量化后检索缓存数据库，相似度超过阈值则直接返回缓存结果。推荐使用Redis搭配向量搜索插件。
Batch处理：OpenAI支持批量API，价格约为实时API的50%。对于非实时任务如数据分析、批量内容生成，使用Batch模式可大幅降低成本。
安全防护要点
API Key管理：使用环境变量或密钥管理服务（如AWS Secrets Manager），切勿将API Key硬编码在代码中或提交到Git仓库。实施定期轮换策略。
内容安全：使用内容过滤API检测输入输出内容。设置输入和输出的审核规则，确保LLM不生成违规内容。敏感信息过滤也是重点，避免用户数据通过API泄露。
限流与配额：API调用需实现本地限流，避免触发服务端的速率限制。使用令牌桶算法控制请求频率，同时监控配额使用情况，提前预警。