为什么要在上线前验证 Token 账单与协议格式
生产环境中的大多数 LLM 故障来自三类可提前预防的问题:低估多轮对话或长上下文的输入膨胀、把 CLI 编码工具配错协议端点,或者提交了能通过本地 TypeScript 编译却被上游严格模式返回 HTTP 400 的 JSON Schema。
这里的每款工具分别针对其中一个高频卡点,并直接复用 LLMFly AI 模型广场快照与真实网关规则。
- 在提高并发前检查单次输入是否跨过 100K、200K 或 272K 的长上下文跳档线。
- 严格区分 Claude Code 的 Anthropic 环境变量与兼容 OpenAI 的 /v1/responses、/v1/chat/completions 接口。
- 一次性规范化嵌套对象 Schema,避免在生产日志中排查模糊的 invalid_json_schema 报错。