十几年老开发吐槽：大模型 API 真能随便用吗？老板们看了请收藏

做了十几年的 C#、Java、.NET、大数据、AI 和大模型开发，我最近发现一个趋势：

圈里吹“加几行代码就能用大模型，秒解决业务痛点”的教程，99% 是demo 时代的美梦。

真实情况是：

1️⃣ 延迟翻倍：请求几十毫秒？没问题。业务量上来？你的系统就成“转圈圈”的大模型慢吞吞机。

2️⃣ 成本炸裂：每千万次请求账单能让你哭出声，本地小模型+规则先筛选才是省钱真相。

3️⃣ 参数调优是魔鬼：prompt、token、批量策略，不调好输出不稳定，你就得当场跟模型掰手腕。

4️⃣ 落地更坑：看似能跑的 demo，真正进生产就像把一头大象放进摩托车车厢——要改的地方比你想象多。

我的实践经验：

• 异步队列 + 批量调用，保证用户体验不炸
• 本地缓存 + 小模型预处理，减少不必要 API 调用
• 输出严格校验，关键业务不靠模型“瞎输出”
• 监控和告警全覆盖，不让大模型“闹革命”

十几年开发经验告诉我：大模型好用，但不优化就是坑。

老板们，如果你在做大模型落地、AI+业务融合或者大数据系统遇到瓶颈，我可以帮你搭建可落地、高并发、可控成本的解决方案。

程序员不怕吹水，我就喜欢把坑踩透再告诉大家怎么绕过去。

老程序员们，你们的血泪大模型经验是什么？分享一下，让我们别再重复踩坑！