去年开始接触大语言模型的时候，我的想法很简单。调个接口，传个提示词，拿到结果，完事。真正做起来才发现，从能用到好用，中间隔着好几个坎。
这篇文章不讲概念，只讲我在接入ChatGPT API过程中遇到的几个实际问题，以及对应的解决方案。每个问题都是真实踩过的坑，每个方案都已经在生产环境跑通了。
问题一：流式响应的连接不稳定
第一个版本用的是常规的一次性请求。前端发一个请求，后端等模型生成完所有内容，一次性返回。效果很差。用户等不了那么久，尤其生成长文本的时候，十几秒的空白页面直接劝退了。
换成流式响应之后问题更多。最常见的是连接中断。模型还在生成，客户端的连接先断了。断掉的原因五花八门。网关超时、网络波动、用户刷新页面，都能导致连接提前关闭。
解决方案是做一个代理层。在后端和模型之间加一层缓冲，由后端维持长连接，客户端只管从后端读数据。这样即使客户端连接断开，后端也不会中断模型的生成。用户刷新页面重新连接后，还能继续接收之前未完成的内容。
具体实现上，用Server-Sent Events替代WebSocket。SSE协议更简单，浏览器原生支持，断线重连机制也是内置的。服务端设置一个合理的超时时间，比如三百秒，大部分生成任务都能在这个窗口内完成。
问题二：Token消耗远超预期
上线第一周就收到账单。Token消耗比预估高出将近三倍。排查之后发现几个原因。
第一个是提示词冗余。每次请求都带着一长串系统提示词，几千个Token，而且每次都重新计算。优化方案是把系统提示词做缓存，同一个会话内复用。不同会话的提示词如果相同也可以复用。这个改动让Token消耗降了大约百分之四十。
第二个是历史消息累积。多轮对话场景下，每次请求都把全部历史消息带上。对话轮次多了，单次请求的Token数呈线性增长。限制是限制历史消息的长度，超过阈值的部分做摘要压缩，而不是简单截断。摘要保留了关键信息，同时大幅减少了Token数。
第三个是参数配置不合理。温度参数设置过高，模型输出冗余内容多。调整温度从零点九降到零点七，输出长度减少了约百分之十五。Top-p参数也做了类似调整，从零点九五降到零点八五。
问题三：输出格式不可控
模型返回的内容，有时是完整的JSON，有时是JSON外面包着文字说明，有时JSON解析都会失败。这对下游系统来说是不可接受的。
解决方案是函数调用。不用提示词让模型输出JSON，而是定义函数签名，让模型在生成内容的同时决定调用哪个函数、传什么参数。模型返回的是结构化的函数调用参数，格式稳定，解析可靠。
如果必须用提示词方式，也有一个技巧。在提示词里放一个示例输出格式，然后用正则表达式从模型的原始输出里提取目标内容。遇到解析失败的情况，重试一到两次，通常会拿到正确格式。
问题四：响应延迟波动大
同样的请求，有时一秒返回，有时要等五六秒。这个波动对用户体验的影响比较明显。
分析后发现，延迟高的时候往往伴随着模型重新加载。服务端资源有限，多个模型共享，冷启动时加载时间会长一些。高频调用的场景，需要保持模型实例常驻，避免频繁加载卸载。
另一个因素是请求排队。高峰期请求量大，服务端处理不过来。可以在客户端实现请求队列管理，非紧急请求延迟发送，错开高峰。紧急请求优先处理，走单独的通道。
缓存也能帮上忙。相同的查询重复出现的情况不少，把结果缓存起来，命中直接返回，避免重复调用模型。缓存时间根据业务场景设定，实时性要求高的场景缓存时间短一些，要求低的场景可以长一些。
一些经验
关于提示词，一个有用的实践是模板化。把提示词拆成固定部分和可变部分，固定部分用模板管理，可变部分动态填充。这样既保证了一致性，又保留了灵活性。所有提示词模板都纳入版本控制，变更可追溯。
关于错误处理，重试策略要配合退避算法。第一次失败等一秒，第二次等两秒，第三次等四秒。重试次数不宜过多，三次最多。还要区分哪些错误值得重试，网络超时可以重试，参数错误重试也没用。
关于监控，以下几个指标值得关注。单次请求的Token消耗量，超过阈值要预警。响应延迟的分位数，P99超过设定值要关注。错误率的变化趋势，突然升高要排查。这些数据能帮助你持续优化接入方案。
结语
从能用到好用，中间隔着不少具体的工程问题。这篇文章没有涉及复杂的算法，也没有高深的理论，都是实际开发中会遇到的情况。
如果你也在做类似的接入工作，希望这些问题和解决方案能提供一些参考。每个系统的具体情况不同，方案需要根据实际场景调整，但排查问题的思路是通用的。