做 AI 应用的朋友,先对号入座:接口明明通了,账单却悄悄涨了不少;Key 不知道什么时候被人薅走了;线上跑得好好的,突然一整片 429 报错。
这些问题,做 AI 应用的人大多不陌生。今天把 API 接入里最常见的 5 个坑一次讲清楚 —— 每一个都有后果、有解法,照着避就行。
坑一:Key 裸奔
密钥直接写在网页前端代码里,或者一不留神提交到了 GitHub 仓库。
后果很直接:Key 一旦泄漏,可能被人拿去盗刷,账单一夜暴增。
解法三件事:Key 只放服务端,前端一律走代理网关;代码提交前扫一遍敏感信息;Key 定期轮换,泄漏了能立刻吊销。
坑二:只调接口,不看限流
不少应用第一版上线,并发一高就出现大量 429 报错。请求被限流挡回来,代码里的重试逻辑又一秒不歇地反复打,越打越被限,容易引发雪崩效应。
解法:上线前先读透你用的模型的限流策略;重试用指数退避,别死磕;请求量大的场景,建议加队列削峰。
坑三:上下文无脑堆积
聊天历史、工具返回、知识片段,一股脑全塞进上下文,每次都把对话从头到尾重新发给模型。
后果:费用跟着涨、响应越来越慢、模型越答越乱。很多人账单高,不是用量大,是上下文管理太浪费。
解法:设上下文长度上限;历史对话做摘要压缩;和当前问题无关的内容,一律不进上下文。
坑四:不知道有缓存计价这回事
系统提示、知识库片段这类每次请求都重复出现的内容,不少服务是按缓存价格计价的 —— 同样的内容走缓存,按各家官方公布的计价规则,通常能省一半以上,速度还更快。
但很多人没开这个能力,等于每次都在为重复内容付全价。同一个应用,会不会用缓存,成本差距不小。
坑五:循环任务没人管
定时任务、Agent 自动流程,跑起来没人盯着。没有任务数上限、没有预算提醒、没有人工确认,半夜一个死循环,早上起来账单就失控了。
解法:所有自动任务强制设上限和预算告警;关键操作加人工确认;日志全开,出了问题能查到是哪一步。
这 5 个坑,看着都是小事,出了问题都不小。你踩过几个?
拿不准的地方可以来问我 —— 我这边日常就是帮人处理这类接入和成本问题,接口选型、联调、计费优化、上线维护都能搭把手。评论区说说你的场景,我帮你看看问题在哪。
关注我,下一期讲「同一个模型,为什么不同渠道报价差这么多」—— 把服务商的定价逻辑说清楚,看完了再买心里有数。