我们产品接了大模型API之后，一开始风平浪静。直到有天半夜，监控系统突然报警——API调用量突然涨了十倍。我从床上爬起来看，发现是被人刷接口了。

这就是做AI产品跟做普通产品不一样的地方。你不光要管自己的代码，还要管那个外部API。它挂了你也挂了，它涨钱了你也疼了，它被人刷了你还得半夜起来处理。

先说API网关。

我们刚开始直接调大厂API，没做任何中间层。结果发现根本控制不了——调用量多少、谁在用、用了什么模型，全看大厂给你的报表。出了问题你都不知道是哪个功能出的。

后来加了一层API网关。所有请求先过我们自己的网关，再转发给大厂。这样你能控制谁能调、调多少次、用什么模型。还能做缓存——同样的问题不重复调API，直接返回缓存结果。

就这一层，我们一个月API费用降了30%。因为之前很多重复调用，现在直接走缓存了。

再说监控。

你以为接了API就完事了？你得盯着它。调用量突然涨了——是用户多了还是被刷了？延迟突然高了——是大厂服务器问题还是你网络问题？报错率涨了——是你传的参数不对还是大厂挂了？

这些你都得有监控。不然用户投诉过来你才知道出问题了，那已经晚了。

我们现在有个大盘，实时看API调用量、延迟、错误率。异常了自动报警到钉钉。半夜被吵醒过好几次，但总比用户找不到我们强。

还有个坑。

大厂API不是一直可用的。有时候它会限流——你调太频繁了，它给你断一会儿。你得有降级方案：API挂了怎么办？是返回默认结果还是转人工？这个你得提前想好，不能等挂了再临时抱佛脚。

做AI产品，技术架构不复杂，但运维比普通产品麻烦。因为你依赖的外部服务你控制不了，你只能做好监控和降级。

别以为接个API就万事大吉了。后面的运维才是真正的功夫。

再说个成本控制的坑。你以为API费用是固定的？错了。用户量一上来，API费用蹭蹭涨。我们有次做了个活动，一天调用量是平时的五倍，财务看到账单直接找我谈话。

后来我们做了分层策略：简单问题用小模型，复杂问题才用大模型。不是什么问题都需要最大那个模型的。就像你修个灯泡不用请工程师，自己拧一下就行。

就这一个调整，成本降了40%。效果还没怎么打折扣——因为简单问题小模型确实够用。

还有缓存。同一个问题被问了十次，你没必要调十次API。把结果缓存下来，下次直接返回。这个优化看着不起眼，但长期下来能省不少钱。

做AI产品，技术能力是一方面，成本控制是另一方面。你模型做得再牛，成本盖不住也白搭。