147API

这篇直接给你“能抄走”的最小闭环：**约束 → 提取JSON → 校验 → 修复重试（有限次）→ 降级**，并附 Python 模板（把 `call_llm` 换成你的调用...

这篇直接给你一个工程可落地的三板斧组合： 1) 缓存：少调一次就少花一次钱 2) 摘要/压缩：把 token 控进预算 3) 多模型路由：把请求派给“合适的模型”，并有回退...

这篇直接给你一份最小 Python 脚本：读 jsonl 日志，统计 P50/P95 token 和延迟，然后输出成本冲击与并发估算。...

上线大模型应用后，“成本/延迟”几乎都会比你想象的复杂： 不是因为公式难，而是因为你没把数据打出来。 这篇给你一个工程可落地的最小方案。...

你改 prompt、换模型、加 RAG、加工具调用之后，最难的问题往往不是“怎么改”，而是： 这篇直接给你一个最小可落地的评测闭环...

这篇给你可落地的三件套： 决策表：长上下文 / RAG / 混合怎么选 token/成本测算：不求精确，但要能估数量级 最小可运行脚手架：同一份回归集对比两条链路（长上下文...

你需要的是：Hybrid（BM25+Vector）+ 可观测 + 评测闭环。 这篇直接给你工程可落地的东西。...

RAG（知识库问答）里，分块（chunking）经常被低估： 你后面检索、重排、prompt、甚至换模型的上限，很大程度由 chunk 决定。 这篇不讲“分块玄学”，直接给...

RAG（知识库问答）最难受的不是“模型答错”，而是： 我先给一个工程结论： RAG 失败 80% 在检索链路，不在生成。 所以这篇不讲玄学 prompt，直接给你一套“工程...

大模型项目最常见的翻车方式不是“做不出来”，而是： PoC 演示很强，上线效果不稳、成本不可控、问题不可定位。 这篇给你一套工程化路线图：从 PoC 到生产，拆成 7 步...

这篇我给你三个可直接拿去用的东西： 决策树：按问题走就能选 成本拆解表：别只算 token 接入层骨架：后面做路由/灰度/评测更省事...

如果你想做大模型落地，最容易走偏的地方不是“模型选错”，而是形态选错： Chat 能搞定的事情你上 Agent，RAG 该上的地方你用 Prompt 硬编，最后就是维护成本...

10分钟跑通 147ai：OpenAI 兼容 chat/completions 最小模板（curl + Python）...