ClaudeCode调用DeepSeek的工程实践：高并发场景下的API集成方案

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在 AI 服务 API 调用中，开发者常遇到三个典型问题：首先是并发限制，大部分 API 都有严格的 QPS 限制；其次是响应延迟，尤其是在高并发场景下延迟会显著增加；最后是 token 消耗，不当的调用方式会导致 token 快速耗尽。这些问题直接影响服务的稳定性和用户体验。

批处理是提高 API 调用效率的核心技术。我们设计了一个动态批处理机制，将多个请求合并为一个批次发送。关键设计点包括：

动态批次大小：根据当前系统负载和 API 响应时间自动调整
超时控制：设置最大等待时间，避免单个请求拖慢整个批次
优先级队列：保证高优先级请求优先处理

class BatchProcessor:
    def __init__(self, max_batch_size=10, max_wait_time=0.1):
        self.max_batch_size = max_batch_size
        self.max_wait_time = max_wait_time
        self.queue = asyncio.Queue()
        self.current_batch = []
        self.last_batch_time = time.time()

    async def add_request(self, request):
        await self.queue.put(request)

    async def process_batch(self):
        while True:
            # 等待第一个请求或超时
            try:
                request = await asyncio.wait_for(self.queue.get(),
                    timeout=self.max_wait_time
                )
                self.current_batch.append(request)
            except asyncio.TimeoutError:
                pass

            # 检查是否满足发送条件
            now = time.time()
            batch_ready = (len(self.current_batch) >= self.max_batch_size or
                (now - self.last_batch_time) >= self.max_wait_time
            )

            if batch_ready and self.current_batch:
                await self._send_batch(self.current_batch)
                self.current_batch = []
                self.last_batch_time = now

对于 API 调用失败的情况，我们采用指数退避策略进行重试：

初始重试间隔为 1 秒
每次重试间隔加倍，最大不超过 30 秒
最多重试 5 次
对特定错误码（如 429）立即重试

async def call_with_retry(session, request, max_retries=5):
    retry_delay = 1
    for attempt in range(max_retries + 1):
        try:
            async with session.post(API_URL, json=request) as response:
                if response.status == 200:
                    return await response.json()
                elif response.status == 429:
                    # 立即重试
                    continue
                else:
                    raise Exception(f"API error: {response.status}")
        except Exception as e:
            if attempt == max_retries:
                raise e
            await asyncio.sleep(retry_delay)
            retry_delay = min(retry_delay * 2, 30)

合理的连接池配置可以显著提升性能：

连接池大小：建议设置为 (max_workers * 2)
连接超时：5 秒
读取超时：30 秒
TCP Keepalive：启用

conn = aiohttp.TCPConnector(
    limit=100,  # 最大连接数
    limit_per_host=50,  # 每个 host 最大连接
    enable_cleanup_closed=True,  # 自动清理关闭的连接
    force_close=False,  # 禁用强制关闭
    keepalive_timeout=60  # 保持连接时间
)

async with aiohttp.ClientSession(
    connector=conn,
    timeout=aiohttp.ClientTimeout(
        total=30,
        connect=5,
        sock_connect=5,
        sock_read=30
    )
) as session:
    # API 调用代码