Sahkan tingkah laku tanpa sensor sebenar, bukan sekadar pemasaran
Mula-mula, hantar prompt yang mencetuskan penapis keselamatan piawai. LLM yang benar-benar uncensored sepatutnya menjawab tanpa ragu-ragu atau menambah penafian. Model komersial sering menolak topik kontroversi manakala varian sumber terbuka membolehkannya. Uji dengan input pelbagai termasuk tema dewasa dan pendapat politik. Pastikan respons adalah langsung. Elakkan model yang masih menyuntik pengisian perbualan. Sasarannya adalah output mentah yang sesuai untuk aplikasi anda.
Periksa konsistensi merentasi pelbagai permintaan. Sesetengah model hanya menolak pada percubaan pertama. Yang lain menolak kata kunci tertentu. Dokumentasikan topik mana yang lulus dan mana yang gagal. Data ini membantu anda menala logik aplikasi anda. Anda perlu tahu tepat apa yang akan dikatakan model anda sebelum ia dilancarkan.
Semak had tetingkap konteks untuk perbualan panjang
Sahkan jumlah token maksimum untuk input dan output. Jendela konteks yang besar membolehkan perbualan yang lebih panjang tanpa kehilangan sejarah. API kami yang tidak disaring menyokong jendela konteks 100,000 token. Ini termasuk sama ada prompt mahupun penyelesaian. Anda boleh menentukan sehingga 16,000 token setiap permintaan. Jika anda tidak menetapkan had ini, lalaiannya ialah 2,048 token. Lalai ini sering terlalu pendek untuk tugas yang kompleks.
Pantau bagaimana model mengendalikan limpahan konteks. Sesetengah model melupakan bahagian awal perbualan. Yang lain mengalami penurunan kualiti apabila tetingkap penuh. Uji dengan dokumen panjang untuk melihat di mana kualiti menurun. Rancang aplikasi anda untuk mengurus konteks dengan cekap. Anda mungkin perlu meringkaskan mesej lama untuk mengekalkan tetingkap yang jelas. Ini memastikan prestasi konsisten dari masa ke masa.
Pastikan sokongan aliran untuk UX masa nyata
Dayakan penstriman untuk menghantar token sejurus ia dijana. Ini mencipta pengalaman pengguna yang lebih lancar. Pengguna melihat respons muncul secara masa nyata. API kami menyokong penstriman melalui Server-Sent Events. Anda boleh mengesan penggunaan token dalam pecahan terakhir. Ciri ini sangat penting untuk antara muka sembang. Ia mengurangkan latensi yang dirasakan dengan ketara.
Uji kod sisi klien anda untuk mengendalikan respons separa dengan betul. Pastikan UI anda dikemas kini dengan lancar tanpa berkedip. Tangani gangguan rangkaian dengan baik. Penstriman menambah kompleksiti dalam pengendalian ralat. Pastikan aplikasi anda boleh meneruskan atau memulakan semula penstriman jika ia gagal. Kebolehpercayaan ini sangat penting untuk aplikasi pengeluaran.
Uji panggilan fungsi dengan definisi alat
Sahkan bahawa model memahami dan melaksanakan alat dengan betul. Tentukan skema alat mudah dengan parameter. Hantar permintaan yang mencetuskan alat. Semak jika model mengembalikan panggilan alat yang betul. Pastikan ia mengendalikan beberapa alat tanpa kekeliruan. Keupayaan ini sangat penting untuk membina pembantu. Ia membolehkan model berinteraksi dengan sistem luar.
Uji kes sempadan seperti parameter yang hilang atau nilai tidak sah. Model sepatutnya melaporkan ralat dengan jelas. Sahkan bahawa model mematuhi skema alat dengan ketat. Sebarang penyimpangan boleh memecahkan logik aplikasi anda. Dokumentasikan kelakuan untuk rujukan masa hadapan. Ini membantu dalam penyahpepijatan dan meningkatkan integrasi dari semasa ke semasa.
Sahkan mod JSON untuk pengekstrakan data terstruktur
Pastukan model boleh mengeluarkan JSON yang sah. Gunakan response_format parameter ditetapkan kepada json_object. Ini memaksa model mengembalikan data yang diformatkan dengan ketat. Uji dengan pelbagai struktur data termasuk objek bersarang dan larik. Sahkan bahawa output menguraikan dengan betul dalam aplikasi anda. Ini amat penting untuk pipeline pemprosesan data automatik.
Periksa ralat JSON biasa seperti koma akhir. Pastikan model mengendalikan aksara khas dalam rentetan. Uji dengan beban besar untuk melihat jika model mengekalkan struktur. JSON tidak sah boleh merosakkan aliran kerja anda. Sahkan setiap respons untuk memastikan kebolehpercayaan. Langkah ini menjimatkan masa nyahpepijatan yang signifikan kemudian.
Sahkan privasi: adakah prompt digunakan untuk latihan?
Periksa dasar privasi penyedia API. Verifikasi bahawa prompt anda tidak digunakan untuk latihan. Ini penting untuk data milik peribadi. Sesetengah penyedia menggunakan data input untuk meningkatkan model mereka. Yang lain menjaganya secara eksklusif sebagai rahsia. Perkhidmatan kami tidak menggunakan prompt untuk latihan. Ini memastikan data anda kekal sulit.
Sahkan dasar retensi data. Berapa lama data disimpan? Adakah ia dipadam selepas pemprosesan? Butiran ini penting untuk pematuhan. Pastikan penyedia memenuhi keperluan privasi khusus anda. Dokumentasikan ini untuk rekod anda sendiri. Ini melindungi aplikasi anda daripada kebocoran data yang berpotensi.
Semak had kadar dan had permintaan serentak
Periksa had permintaan setiap minit. API kami membenarkan 300 permintaan setiap minit setiap kunci. Anda juga boleh membuat 8 permintaan serentak. Ini mencukupi untuk kebanyakan aplikasi. Pantau penggunaan anda untuk mengelakkan mencapai had. Melangkaui had akan mengembalikan kod ralat. Laksanakan logik cuba semula dengan penangguhan eksponen.
Uji had di bawah beban. Hantar beberapa permintaan serentak untuk mengesahkan penutup. Pastikan aplikasi anda mengendalikan ralat dengan baik. Ini menghalang aplikasi anda daripada runtuh semasa waktu puncak. Rancang seni bina anda untuk mengedarkan beban jika perlu. Ini memastikan prestasi konsisten di bawah tekanan.
Memahami model pengebilan: pra-dibayar vs. langganan
API kami menggunakan model kredit pra-bayar. Anda membayar untuk token yang digunakan, bukan yuran bulanan. Kosnya ialah $0.15 per 1M token input. Token output berharga $0.50 per 1M token. Ralat dan penolakan adalah percuma. Model ini telus dan boleh ramalkan. Anda boleh menambah baki hanya dengan kripto.
Semak jumlah minimum tambahan. Jumlah minimum ialah $20. Anda boleh menambah sehingga $500 pada satu masa. Kredit bonus tersedia untuk jumlah yang lebih besar. Kredit tidak luput. Ini berbeza dengan model langganan yang mengenakan caj bulanan tanpa mengira penggunaan. Hitung penggunaan dijangka anda untuk mengurus kredit dengan cekap.
Uji kes sempadan: aksara khas dan pengekodan
Hantar permintaan dengan aksara istimewa dan emoji. Pastikan model mengendalikan mereka dengan betul. Uji dengan aksara bukan ASCII dalam bahasa berbeza. Sahkan bahawa pengekodan dikekalkan dalam respons. Sesetengah model memendekkan atau merosakkan aksara istimewa. Ini boleh merosakkan paparan aplikasi anda.
Uji dengan muatan besar. Pastikan model mengendalikan rentetan panjang tanpa ralat. Periksa had memori atau masa tamat. Dokumentasikan sebarang masalah yang ditemui semasa pengujian. Ini membantu dalam melaraskan aplikasi anda untuk ketahanan. Pastikan klien anda mengendalikan ralat pengekodan dengan baik.
