Claude CodeAPI 实战：如何解决大模型 API 集成中的并发与稳定性问题

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在集成 Claude CodeAPI 这类大模型服务时，开发者往往会遇到几个典型问题：

速率限制：API 通常会有严格的 QPS 限制，粗暴地发送大量请求会导致 429 错误。
长尾延迟：某些复杂查询可能耗时远超平均值，阻塞整个请求队列。
非结构化响应：大模型的输出格式灵活但难以直接程序化处理。
网络波动：长距离 API 调用更容易出现 TCP 重传等网络层问题。

这些痛点会导致服务出现：突发流量时大量失败、整体延迟不可预测、业务逻辑需要额外处理数据格式等问题。

同步请求：
实现简单（requests 库）
每个请求会阻塞线程
难以利用多核优势
异步请求：
需要 asyncio 生态（aiohttp/httpx）
单线程可处理数千并发连接
天然适合高延迟的 API 调用

单次请求：
逻辑直观
每次都有握手开销
难以利用 API 的批量折扣
批处理请求：
需要设计聚合逻辑
显著减少 TCP 握手次数
可能引入批处理延迟

使用信号量控制最大并发数，避免触发速率限制：

import aiohttp
from asyncio import Semaphore

class APIClient:
    def __init__(self, max_concurrent=10):
        self.semaphore = Semaphore(max_concurrent)

    async def _request(self, session, params):
        async with self.semaphore:  # 并发控制
            async with session.post(API_URL, json=params) as resp:
                if resp.status != 200:
                    raise APIError(f"Bad status: {resp.status}")
                return await resp.json()

对可重试错误（429/5xx）实现自动化重试：

from math import exp

async def request_with_retry(session, params, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return await _request(session, params)
        except (APIError, aiohttp.ClientError) as e:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            wait = min(exp(attempt) * 0.1, 5)  # 指数退避上限 5 秒
            await asyncio.sleep(wait)

使用 Pydantic 模型规范化输出：

from pydantic import BaseModel

class APIResponse(BaseModel):
    text: str
    tokens_used: int
    finish_reason: str

    @classmethod
    def from_raw(cls, data: dict):
        return cls(text=data['choices'][0]['text'],
            tokens_used=data['usage']['total_tokens'],
            finish_reason=data['choices'][0]['finish_reason']
        )

import asyncio
from typing import List, Optional

# 省略上面展示的组件...

class ClaudeAPI:
    def __init__(self, api_key: str, max_concurrent: int = 10):
        self.headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}",
            "Content-Type": "application/json"
        }
        self.client = APIClient(max_concurrent)

    async def batch_query(self, prompts: List[str]) -> List[APIResponse]:
        async with aiohttp.ClientSession(headers=self.headers) as session:
            tasks = [
                self.client.request_with_retry(
                    session, 
                    {"prompt": prompt, "max_tokens": 100}
                )
                for prompt in prompts
            ]
            results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
            return [APIResponse.from_raw(res) 
                if not isinstance(res, Exception) else None
                for res in results
            ]

成功率：统计 200 vs 非 200 响应
延迟分布：记录 P50/P90/P99 分位值
令牌效率：输出字符数 / 消耗 token 数的比值

当连续错误率超过阈值时，自动停止请求：

from circuitbreaker import circuit

@circuit(failure_threshold=5, recovery_timeout=60)
async def safe_request(session, params):
    return await request_with_retry(session, params)