Использование API LLM

Тема дорожной карты · Большие языковые модели (LLM)

Облачные API LLM (например, OpenAI, Anthropic, Google, Mistral и другие) предоставляют chat- или completion-эндпоинты, которые принимают сообщения и параметры, такие как model, temperature, max_tokens, и tools. Эти эндпоинты возвращают текстовые ответы или вызовы функций. В продакционной среде это означает использование ретраев с экспоненциальным отдалением, обработку ограничений скорости (RPM и TPM), биллинг по токенам, структурированный вывод (JSON mode или схема), tool calling и стриминг. Вызовы API следует обернуть в тонкий клиент, который будет логировать промпты, ответы, латентность и стоимость. Фиксируйте версии моделей явно, чтобы тихие апгрейды не ломали оценки производительности, и держите запасного провайдера для отказоустойчивости.

Как это работает

Использование API LLM в основном происходит через REST/JSON-запросы, где вы отправляете сообщения и получаете completions. OpenAI-совместимые API (используются OpenAI, многими провайдерами, vLLM, Ollama) являются де факто стандартом. Для прогрессивного вывода используется streaming (SSE). Распространённые параметры включают model, messages, temperature, max_tokens, top_p, stop, и stream. Tool/function calling используется для выполнения действий. Для аутентификации используется bearer token. Всегда обрабатывайте retries (429/5xx), используйте SDK для удобства работы, и трекайте использование и стоимость запросов.

Когда применять

Всегда используйте SDK вместо сырого HTTP для обработки streaming, retries, и type-safe построения запросов. Указывайте явный max_tokens (не полагайтесь на дефолтные значения), стримите длинные output пользователям для того, чтобы они видели прогресс, используйте exponential backoff на 429/5xx ошибки. Используйте OpenAI-совместимый клиент, если это возможно (работает с OpenAI, Azure OpenAI, vLLM, Ollama, LiteLLM — провайдер-портабельный).

Типичные ошибки

Типичные ошибки при использовании API LLM включают хранение API-ключа в клиентском коде (всегда проксируйте через backend), отсутствие retry на 429 (peak трафик = production outage), игнорирование usage-поля (не видите цену на вызов), использование слишком большого max_tokens "на всякий случай" (медленно + дорого), и блокировку на одном запросе, когда batch API подойдёт лучше.

Связанные понятия

Полезные ресурсы

Проверить знания (1)

Загрузка вопросов…