一、模型选型常见问题排查与性能调优清单要解决的问题
模型选型看起来只是一个接口问题，实际牵涉鉴权、路由、计费与监控四件事。任何一环没想清楚，上线后都会以延迟或账单的形式暴露出来。
二、动手前的准备
动手之前先列一张清单：一把可轮换的密钥、固定的端点地址、明确的模型 ID、可观测的用量统计。缺哪一项，后面都会变成返工。
三、接入方式与示例
OjToken 提供与官方一致的 OpenAI 兼容接口，保留原有 SDK，把 base_url 指向统一端点、密钥换成 OjToken 密钥即可：
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.ojtoken.ai/v1", api_key="sk-你的密钥")
resp = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "%s排查"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)四、成本与性能
成本控制的关键不是压单价，而是压无效 token：重复的上下文、过长的系统提示、没有上限的输出长度，都会让账单悄悄变高。
五、常见问题与排查
常见报错集中在四类：401 认证失败、404 模型 ID 写错、429 触发限流、5xx 上游抖动。前两类改配置即可，后两类需要加退避重试与备用模型。
六、小结
把上面几步做完，模型选型基本就能稳定跑起来。接下来要做的是把它纳入日常运维：用量看板、错误率告警、月度成本复盘，三件事形成闭环即可。