Claude代码搭建实战：从零构建高可用AI服务架构

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在搭建生产级 Claude 服务时，开发者通常会遇到以下典型问题：

API 限流与稳定性 ：Claude API 存在严格的速率限制（如每分钟 60 次请求），突发流量容易导致服务中断
长文本处理效率 ：超过模型上下文窗口（如 100K tokens）的文档处理需要特殊的分块策略
成本不可预测 ：token 使用量难以预估，可能产生意外高额账单

采用分层设计确保高可用性：

接入层 ：Nginx 反向代理实现负载均衡
服务层 ：
请求调度器（处理限流和优先级）
批处理引擎（合并相似请求）
缓存服务（Redis 存储频繁查询）
监控层 ：Prometheus 收集指标 + Grafana 可视化

import backoff
import anthropic
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential

class ClaudeService:
    def __init__(self, api_key):
        self.client = anthropic.Client(api_key)
        self.token_counter = 0  # 累计 token 计数器

    @retry(stop=stop_after_attempt(3),
        wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10),
        reraise=True
    )
    async def send_request(self, prompt, max_tokens=1000):
        """
        带指数退避的重试机制
        :param prompt: 输入文本
        :param max_tokens: 最大输出 token 数
        :return: 完整响应对象
        """
        try:
            response = await self.client.completions.create(
                prompt=prompt,
                max_tokens_to_sample=max_tokens,
                model="claude-2"
            )
            self._count_tokens(prompt, response.completion)
            return response
        except anthropic.APIError as e:
            print(f"API 错误: {e.status_code} - {e.message}")
            raise

    def _count_tokens(self, input_text, output_text):
        """精确计算 token 消耗"""
        input_count = anthropic.count_tokens(input_text)
        output_count = anthropic.count_tokens(output_text)
        self.token_counter += (input_count + output_count)
        print(f"当前会话消耗 token: {self.token_counter}")