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我们的 AI 功能上线第一个月,大模型 API 账单直接爆了十几倍,我一查才发现每个请求都在拿最贵的模型、塞着超长 prompt、重复算同样的东西的深度复盘
我们给产品加了个 AI 功能,上线时测着没问题,可一个月后大模型 API 账单比预估高了十几倍,财务来问钱花哪了。拉日志分析才明白:我完全没把调用大模型要花钱、按 token 计费这件事放在心上,代码里堆了一堆烧钱写法——所有请求不分难易都用最贵的旗舰模型(贵几十倍)、prompt 塞着大段背景和全量文档每次原样发(输入 token 大)、完全相同的请求每次都重新调一遍(不缓存)、没设 max_t…- 2
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AI 功能上线一个月财务找上门说账单是预估的好几倍、而我们对自己每天到底花了多少钱完全无感:大模型 API token 成本失控的避坑复盘
这次事故不是系统崩了而是钱包崩了。我们一个 AI 功能上线大概一个月后财务的同事找上门来语气凝重:你们那个用大模型的功能这个月的 API 账单是当初预估的好几倍超预算了。我当时还有点懵:不就是个调用大模型的功能吗平时看着请求量也不算特别大怎么会烧掉这么多钱?可账单是实打实的远超我们最初拍脑袋估算的成本。排查下来我们的钱主要漏在了三个我们当初完全没在意的地方:第一我们每次调用大模型都带了一个又长又啰…- 4
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Agent 长任务跑到第十步失败就前功尽弃从头再来,烧的 token 全白费还把已发的通知又发一遍:多步骤 Agent 状态持久化与可恢复避坑复盘
我们做了个 AI Agent 自动化处理一类运营任务,一个任务不是一步到位的而是要走十几个步骤,调好几个工具夹杂着好几轮大模型的决策环环相扣把一件复杂的事办完。开发时跑单个任务行云流水效果惊艳,可一上线开始批量地跑大量任务问题就来了:这十几步里只要有任何一步出了岔子,下游接口偶尔超时大模型偶尔抽风网络偶尔抖动,整个任务就直接失败从头再来,前面十几步辛辛苦苦跑出来的成果还烧了不少 token 全部清…- 2
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让大模型返回JSON给程序处理,开发全过上线却偶发解析失败,捞出原始返回一看JSON五花八门包代码块加客气话:大模型结构化输出避坑复盘
我们做了个功能让大模型把一段非结构化的文本提取成结构化的 JSON 再交给后端程序去处理,开发时测了十几条效果完美 JSON 解析得妥妥的就高高兴兴上线了。可上线没多久后端的告警就开始零星地响——JSONDecodeError 解析失败。我很纳闷:同样的代码同样的调用为什么有的能解析有的就报错?我把那些解析失败的大模型实际返回的原始内容捞出来一看真是哭笑不得,大模型返回的 JSON 五花八门:有的…- 0
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Agent 总用错工具:工具描述就是提示词避坑复盘
我们做了一个能调用几十个内部工具的 AI 客服 Agent,查订单查物流查商品改地址申请退款,几乎把后台能力都包装成工具挂上去,满心期待它像个全能客服自动调对应工具去办事。可上线一测问题百出:用户问我的订单到哪了它却去调了搜索商品的工具,用户想退款它调了查询物流,有时明明有专门工具能干这事它偏不用反而自己瞎编参数去调不相干的工具。它不是不工作,而是频繁地自信地用错工具。我一开始以为是大模型太笨,又…- 0
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AI 报告总是说一半:大模型输出被截断避坑复盘
我们做了个让 AI 生成长篇分析报告的功能,上线后用户陆续反馈一个诡异现象:报告经常生成到一半就戛然而止,有时是一段话说到中间突然断掉,有时更糟——本该返回一段结构化 JSON 给前端渲染,结果吐出来的是一个写到一半、括号都没闭合的残缺串,前端解析直接报错白屏。我盯着日志查了大半天,模型没报错、网络也正常,内容就是莫名其妙地"说一半"。直到我把返回结构翻了个底朝天,才在一个一直…- 8
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改 prompt 修一个弄坏十个:LLM 应用评测避坑
我们有个 LLM 驱动的智能助手核心逻辑全靠一段精心打磨的 prompt。某天有用户反馈某类问法助手答得不对,我一看确实是 bug,熟练地打开 prompt 加了几句话调了几个措辞把这个 case 修好了,本地试了完美便上线,满以为只是一次修一个 bug 的常规操作。可没过两天反馈像雪片飞来:好几个原本一直好好的功能突然开始出错——我修好了一个 case 却在不知不觉中弄坏了十个。复盘后背发凉:我…- 0
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放量就 429 账单还暴涨:大模型 API 生产化避坑
我们给一个功能接入大模型 API:用户提交内容后端实时调 LLM 分析返回结果,灰度时一切美好响应又快又准。可一旦放量真实流量涌进来两件事同时炸了:一是接口大面积失败、日志铺天盖地 429 Too Many Requests 被服务商限流了,二是月中财务找上门说这功能的 API 费用几天就烧掉一大笔预算照势头月底要爆表。一边大量请求失败一边花钱如流水,我被这又贵又不稳的双重暴击逼着重新审视调用姿势…- 0
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Agent 聊久了就失忆:对话上下文管理避坑复盘
我们的客服 Agent 上线初期口碑很好,能记住用户前面说过的话、多轮对话连贯。可时间一长投诉来了,都集中在一类现象:聊得越久它越不对劲——前几轮还规规矩矩,聊到十几二十轮就开始健忘、答非所问,甚至把最开始设定好的角色和规则都抛到九霄云外,本该是严谨售后客服聊到后面却跟用户东拉西扯。把聊崩的长对话日志拉出来复盘真相渐渐清晰:大模型上下文窗口有限装不下无限长对话,为不超限我写了段很朴素的截断逻辑——…- 0
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让大模型返回 JSON 却偶发崩溃:LLM 结构化输出避坑
我们有个功能用大模型把用户的自然语言描述抽取成结构化 JSON,后端再拿它去走下单流程,开发时测了几十条模型乖乖吐 JSON、解析入库一气呵成。可上线后监控里开始零星冒出 Unexpected token in JSON,每一次报错都意味着一个用户请求在最后一步崩掉。把失败的原始响应捞出来一看哭笑不得:模型大部分时候返回纯 JSON,可总有些时候自作主张加料——有时把 JSON 裹在 markdo…- 0
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Agent 烧穿账单、死循环狂奔:工具调用避坑复盘
我们上线了一个能调工具的 AI Agent:用户提需求,它自己规划步骤、挨个调用我们提供的工具,拿到结果再决定下一步,直到完成任务,demo 演示惊艳得很。可上线没几天两件事让我后背发凉:一是某天 token 消耗突然暴涨几十倍,二是监控里冒出几个永远不结束的会话,一个简单请求 Agent 在后台默默跑了上千轮工具调用,把 CPU 和额度一起烧穿。扒开失控会话的日志,景象堪称荒诞:Agent 调一…- 0
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AI Agent 上线一夜烧光 token:工具调用死循环避坑
我们给客服系统接了个能自动处理工单的 AI Agent,Demo 时聪明得像个真人,老板当场拍板上线。结果上线第一个晚上,我就被报警短信叫醒:某第三方物流接口的调用量一夜暴涨几万倍被打到限流,LLM API 账单一夜多了好几百美金。扒日志一看头皮发麻——有几个工单,Agent 对着同一个查询工具一晚上调用了上万次。死循环的样子触目惊心:查订单→工具返回含糊错误→模型没看懂觉得"再查一次&…- 0
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LLM 工单分类 JSON 输出可靠性从 95% 到 99.97% 的 5 天工程化复盘:JSON mode + Structured Outputs + tool calling + retry + 双供应商熔断五层防御
一个每天调用 28 万次的 GPT-4o-mini 工单分类服务,5% JSON 解析失败导致下游 12% 工单流程半残。用 JSON mode + Structured Outputs + tool calling + retry + fallback + 双供应商熔断五层组合拳,5 天把可靠性从 95% 提到 99.97%,失败次数从 1.4 万/天降到 85/天。复盘 4 种主流方法的可靠性…- 0
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