标签：LLM
共 47 篇文章。
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模型分级的成本策略：怎么定义 Tier、怎么落地
讲清楚模型分级（Economy/Standard/Premium）的设计方法：分级依据、团队配额、降级与升级触发条件，以及新模型发布时如何迁移分级策略。
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长上下文召回能力横评：主流模型谁在"吹牛"
横向对比主流大模型在长上下文场景下的真实召回表现，揭示上下文窗口数字与实际可用长度之间的差距，给出选型建议。
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LLM 成本异常检测
从请求级成本事件、动态基线、分层检测到告警归因，系统讲解 LLM 成本异常检测的落地方法，帮助团队发现重试风暴、上下文膨胀和租户突发用量。
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AI API 预算告警与自动熔断
预算控制不只是设置月上限，更关键的是在失控前足够早地发现异常，并按业务优先级自动熔断。本文给出 LLM 成本告警、burn rate 阈值和分级降级的落地做法。
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多模型供应商故障演练
从告警阈值、降级策略、流量切换到复盘模板，给出一套可操作的多模型供应商故障演练方案，适合有生产流量的 AI 团队直接落地。
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LLM Token 成本账本设计
从原始请求事件、价格快照、调整分录到日级汇总，讲清 LLM Token 成本账本怎么设计，才能支持对账、预警和回溯分析。
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AI 功能 A/B 测试设计：Prompt、模型与体验的三层实验框架
面向 AI 功能的 A/B 测试设计，涵盖分流策略、指标选择、Prompt/模型双变量实验、样本量计算与常见陷阱的工程实践。
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LLM stop token 设计完全指南：从训练机制到业务场景选词
讲解 LLM stop token 的底层机制、训练时特殊 token 与推理时自定义停止词的区别，以及针对结构化输出、多轮对话、工具调用等场景的选词方法论。
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LLM 用户级配额管理实现
面向 SaaS 产品的 LLM 用户级配额系统设计，涵盖数据模型、Redis 原子扣减、并发安全、超额处理策略与套餐联动的工程实现。
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LLM Prompt Injection 攻击模式图谱：从直接注入到多轮渗透
系统梳理 LLM 应用中常见的 Prompt Injection 攻击模式分类，包括直接注入、间接注入、编码混淆、多轮渗透等，帮助开发者建立威胁模型认知。
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LLM 上下文预热（Context Priming）技巧实战
详解上下文预热的核心技巧：角色预热、示例预热、检索预热与记忆预热，帮助 Agent 在对话或任务开始时快速进入正确状态，降低试错成本。
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LLM 对话轨迹存储与查询设计实践
从数据模型、索引策略到检索场景，讲解如何设计 LLM 对话轨迹（trace）的存储方案，兼顾调试、审计与成本分析的查询需求。
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LLM 价格战的尽头是什么
从公开信息整理 LLM API 价格持续下探的行业观察，分析价格战背后的驱动因素、可能走向，以及开发者该如何应对这种不确定性。
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LLM 长上下文 Needle-in-a-Haystack 实测方法与结果解读
讲解 Needle-in-a-Haystack 长上下文测试的原理、自建测试脚本方法，以及主流模型在不同上下文深度下的检索表现与局限。
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按任务类型设置 LLM temperature 速查表
按代码生成、结构化输出、客服问答、创意写作等常见任务类型整理 temperature 推荐值速查表，附各家 API 的特殊限制说明。
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LLM 多语言任务横评
评测主流 LLM 在日语、韩语、法语、西班牙语、阿拉伯语等非中英语言下的指令遵循与推理能力，附选型建议。
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团队 LLM 预算分配实战
从零开始建立团队 LLM 费用管理体系：预算分配策略、成本监控仪表盘搭建、超支预警和按项目核算的落地方法。
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OpenAI Completions 与 Chat API 选型与差异
深度对比 OpenAI Completions API 和 Chat Completions API 的接口设计、适用场景和成本差异，帮助开发者做出正确的 API 选型决策。
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LLM 多提供商 fallback 路由设计
深入解析如何设计健壮的 LLM 多提供商 fallback 路由，覆盖熔断、重试、权重调度与成本控制，让 AI 应用始终高可用。
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LLM 小语种翻译能力对比：哪个模型最强
对比 Claude、GPT-4o、Gemini、DeepSeek 在泰语、越南语、阿拉伯语、波斯语等小语种上的翻译质量，帮助开发者选对模型处理多语言业务。
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LLM 应用缓存层设计：从语义缓存到 Prompt 缓存的完整方案
系统讲解 LLM 应用的缓存层架构，涵盖语义缓存、Prompt Caching、结果缓存三大策略，帮助降低 API 成本 60% 以上。
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多模型成本智能路由方案：让 AI 调用自动选最优性价比
详解多模型智能路由设计：按任务复杂度自动分配模型，结合缓存、批处理与动态定价，将 LLM 成本降低 40%~70%。
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AI 功能灰度发布策略：从实验到全量的工程实践
系统梳理将 AI 功能推向生产环境的灰度发布策略，涵盖流量切分、回滚机制、评估指标与成本控制，帮助团队稳健上线 AI 特性。
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LLM 中英翻译能力对比：GPT vs Claude vs Gemini vs DeepSeek
系统评测主流 LLM 的中英互译能力，覆盖技术文档、商务文本、文学翻译等场景，附评分对比表与模型选型建议。
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LLM 编程能力中文场景基准
从中文开发者视角评估主流 LLM 的编程能力，包括中文注释、国内 API 对接、中文错误排查等场景的实测对比。
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Prompt token 裁剪 12 个秘诀
系统整理 12 种减少 LLM Prompt token 消耗的实战技巧，在不损失输出质量的前提下显著降低 API 调用成本。
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中文开发者视角的 LLM 排行榜解读指南
从中文开发者角度深度解读 LLM 排行榜：LMSYS Chatbot Arena、OpenCompass 等主流评测体系的局限与选模实战技巧。
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LLM 异步任务队列设计：从原型到生产
用 BullMQ/Celery 设计 LLM 异步任务队列：任务分层、重试策略、优先级调度、Worker 弹性扩缩，附 Node.js 与 Python 示例代码。
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LLM finish_reason 各家差异处理指南
OpenAI、Anthropic、Gemini 的 finish_reason 字段命名和语义各不相同，本文梳理差异并给出统一处理代码，避免生产环境里的静默 bug。
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AI 任务流水线编排实战：从单点调用到多步 Pipeline
系统讲解如何将多个 LLM 调用串联成可靠的 AI 流水线，涵盖顺序、并行、条件分支、错误重试与成本控制的工程实践。
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LLM 上下文窗口实用指南：选型与成本控制
横比 2026 年主流 LLM 上下文窗口大小、定价与实际表现，帮你在长上下文与 RAG 方案之间做出正确选择。
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LLM 多轮对话状态管理
系统讲解 LLM 多轮对话中的状态管理策略，涵盖上下文截断、摘要压缩、外部记忆存储与工程实现。
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Batch API 真实省钱测算：从账单数据说起
通过真实账单案例，逐步测算 OpenAI 与 Anthropic Batch API 的省钱幅度，覆盖标注、翻译、分类等常见场景，给出判断是否值得切换的量化标准。
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LLM 流式响应背压处理：防止服务端被打爆的实战指南
深入讲解 LLM 流式响应中的背压问题成因、检测方法与解决方案，帮助工程师构建稳定高效的 AI 应用后端。
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AI Agent 记忆系统设计：四种模式与工程实践
系统梳理 AI Agent 的四种记忆模式——工作记忆、情节记忆、语义记忆和程序记忆，给出工程选型与落地建议。
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Prompt 模板工程实战
从变量设计、模块组合到版本管理和测试，系统讲解如何把一次性 Prompt 升级为可复用、可维护的 Prompt 模板工程体系。
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系统提示与用户提示的边界：何时放哪里才正确
深入分析 LLM 中 system prompt 与 user prompt 的本质区别、优先级关系和实际划分准则，帮你写出更稳定可控的 AI 应用。
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Prompt 版本管理实战：从混乱到可追溯的工程化之路
详解 Prompt 版本管理的核心方法，涵盖文件结构设计、Git 工作流、A/B 测试追踪、回滚策略与团队协作规范，帮助团队建立可维护的 Prompt 工程体系。
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国内 LLM 应用数据合规要点：开发者必知的法规框架
系统梳理国内 LLM 应用面临的数据合规要求，涵盖《生成式AI服务管理办法》、个人信息保护、数据出境等核心合规要点。
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temperature 与 top_p 深度解析：LLM 采样参数实用指南
深入解析 LLM 的 temperature、top_p、top_k 等采样参数的原理与调优策略，含代码生成、创意写作、问答等场景的最佳实践配置。
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LLM 成本优化 30 条 checklist
覆盖模型选择、Prompt 设计、缓存策略、批处理、监控告警的 LLM 成本优化完整清单，帮助团队系统性降低 AI API 费用。
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LLM 评测 Golden Set 构建方法
系统介绍如何为 LLM 应用构建高质量评测基准集（Golden Set），涵盖数据采集、标注策略、维护机制与自动化评分实践，帮助团队建立可持续的模型质量体系。
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LLM logprobs 在生产场景的实用价值
深入解析 LLM logprobs（对数概率）在置信度评估、不确定性检测、分类任务和 RAG 系统中的实际应用，含代码示例与实战建议。
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LLM 上下文工程方法论
系统梳理 LLM 上下文工程的核心概念与实战技巧，涵盖上下文窗口管理、信息压缩、RAG 整合与 Agent 记忆设计。
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AI Agent 评估方法：怎么知道你的 Agent 真的有效
AI Agent 评估的工程化方法：成功率、步数、token、人工反馈、对抗测试、回归测试，含 SWE-Bench 等公开 benchmark 解读。
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LLM 评估实战：怎么科学地比较两个模型
LLM 评估的工程化方法：测试集设计、自动评分、人工评分、A/B 测试、Promptfoo 与 LangSmith 实战。
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降低 LLM 延迟的 10 种实战方法
AI 应用 TTFB 与总耗时优化全攻略：模型选择、prompt 精简、缓存、并行、预热、流式、就近接入、抢答策略实测。