AI模型网关模型微调
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限流降级的概念是什么？系统讲一讲
核心判断：限流保系统命，降级保业务线，这两套开关别做成一个我做过十几个平台类项目，凡是稳定性出事的，回头看几乎都有同一个毛病：把限流和降级当成一件事。有人觉得给接口配个 QPS 上限就算做了降级，也有人把降级理解成关掉几个页面就完事。这两种理解放在单体应用里勉强能糊过去，放到今天动辄几十个系统互相调
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Token 统计是指什么
简单说，Token 统计就是把一段文本按某个模型的分词器（tokenizer）切分后，数出一共有多少个 token。它不是字数统计，也不是字符统计，而是\”模型内部实际读到的计量单位数量\”。
不同模型的 tokenizer 不一样，同一段话在 GPT 系、Claude 系、国产模型上数出来的 toke 
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5个Token统计标杆案例深度解析
我的核心判断：Token 统计做不细，AI 问数就走不远我这两年跑企业大模型落地项目，见过一个重复度很高的场面：大家坐下来聊的第一件事是准确率，第二件事是响应速度，Token 消耗几乎没人提。等季度账单递到财务桌上，才发现没人说得清这些 Token 是谁花的、花在哪个场景、花得值不值。有一次在某装
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从小团队到集团：语义缓存规模演进路径
核心判断：语义缓存真正难的不是搭起来，是撑住规模语义缓存这个词，这两年热得有点过头。说白了，它就是把用户问过的问题按语义相似度存起来，下次有人问意思相近的话，直接复用之前的答案，不再走一遍大模型推理。我做过十几个智能问答和数据查询类项目，我的判断是：语义缓存从十几个人的小团队走到集团级规模，真正卡
