Зачем проверять экономику токенов и протоколы до развёртывания
Большинство проблем с LLM в продакшене вызвано тремя предотвратимыми ошибками: недооценкой объёма длинного контекста, неверным эндпоинтом для CLI-агента или отправкой JSON Schema, которая проходит локальную проверку TypeScript, но отклоняется строгим режимом с HTTP 400.
Каждая утилита на этой странице устраняет один из таких сбоев, опираясь на актуальный снимок Model Plaza и правила шлюза LLMFly AI.
- Проверьте, не пересекает ли промпт порог длинного контекста 100K, 200K или 272K, прежде чем наращивать параллелизм.
- Разделяйте переменные окружения Claude Code в стиле Anthropic и OpenAI-совместимые клиенты /v1/responses и /v1/chat/completions.
- Нормализуйте вложенные объектные схемы заранее вместо отладки непрозрачных ошибок invalid_json_schema в логах.