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用 Python 调用 LLM API 构建自动解题系统 —— 从零到生产级实现

本文面向有一定 Python 基础、希望把大模型 API 真正落到「解决具体问题」场景中的开发者。全文围绕一个真实可运行的项目展开：给定一道编程/算法题（或任何有明确输入输出的问题），程序自动完成「分析 → 规划 → 生成代码 → 沙箱执行 → 验证 → 反思重写」的完整闭环。所有代码均可直接复制运行。

〇、为什么需要"解题系统"而不只是一次 API 调用

很多人对 LLM API 的认知停留在：

resp=client.chat.completions.create(model="gpt-4o",messages