GPTech API 接入指南：兼容 OpenAI API 的工程化要点
2026-01-12
很多团队接入大模型 API 的第一目标是“能跑起来”，但第二目标往往更关键：在高并发、网络波动、限流与预算约束下仍然可用。本文以“兼容 OpenAI API 的接入方式”为主线，总结几个工程化要点。
1) 统一封装：把模型能力当作基础设施
建议在业务代码之外做一层 SDK/Client 封装：统一超时、重试、流式处理、日志字段与错误映射。这样在切换模型、调整路由、启用降级时，不需要全仓库改调用方式。
2) 超时与重试：区分“幂等”和“不可重试”
网络超时很常见，但重试要有边界。对可重试的错误（如临时性 5xx、网关超时）使用指数退避；对明确的鉴权失败、参数错误、额度不足不做重试。对长任务建议拆分或改用异步队列。
3) 流式响应：让用户更早看到结果
对交互型产品，流式输出能显著改善体验：首 token 更快、用户更愿意等待。工程上需要注意连接保持、客户端取消、以及在服务端做输出聚合与异常兜底。
4) 限流与预算：先“可控”，再“更快”
把限流做在调用入口：按用户、按租户、按业务场景设定 QPS/并发，并把每次请求的 token 消耗与费用记录到可查询的账本。对异常突发流量做熔断与降级（例如切到更轻量模型）。
5) 与 RAG/Agent 集成：让调用更少、命中更高
把知识检索与工具调用放在调用前，能减少无效上下文，降低成本并提高一致性：先检索、再结构化上下文、再让模型生成；需要行动时，优先让模型输出结构化的工具参数，再由系统执行。