在生产环境中部署 OpenAI 模型时，有三个关键的最佳实践：监控使用情况、优雅地处理错误和优化成本。首先，实施强大的监控来跟踪 API 使用量、响应时间和错误率。例如，记录每个请求消耗的 token 数、延迟百分位数以及用户特定的配额等指标，以识别瓶颈或意外峰值。Prometheus 或云原生监控服务等工具可以帮助可视化趋势。其次，为 API 故障构建错误处理机制，例如针对速率限制（例如 HTTP 429 错误）采用指数退避策略进行重试，并为关键系统提供备用机制。例如，如果 ChatGPT API 调用失败，您可以尝试最多三次，每次延迟不同，然后默认使用缓存的响应或更简单的基于规则的系统。第三，通过选择合适的模型层级（例如，对日常任务使用 gpt-3.5-turbo 等较小的模型）以及缓存频繁或重复的查询（例如常见的客户支持回复）来管理成本。
模型版本控制和测试同样重要。始终将您的 API 请求固定到特定的模型版本（例如 gpt-4-0613 而不是 gpt-4），以避免更新带来意外行为。在升级之前，在预演环境中测试新版本，检查输出质量或性能是否存在回归。例如，如果您正在使用内容审核 API，请验证新版本在标记不安全内容方面的准确性是否得以保持。此外，构建一致的提示：使用带有动态输入占位符的模板，并验证输入以避免格式错误的请求。例如，翻译服务可以强制执行输入长度限制并清理文本，以防止意外字符导致 API 错误。
最后，优先考虑安全性和合规性。通过事先清理输入，避免向 API 发送敏感数据（例如密码、个人标识符）。例如，在通过 API 处理用户消息之前，屏蔽消息中的信用卡号。在 OpenAI 控制面板中配置数据保留策略，以便在设定的一段时间后自动删除日志，这有助于满足 GDPR 等法规要求。实施访问控制，将 API 密钥仅限于授权服务使用，并定期轮换密钥。审计日志应跟踪谁访问了模型以及出于何种目的。如果您的应用程序处理健康数据，请确保您已与 OpenAI 签署商业伙伴协议（BAA），或者在需要时使用本地部署方案。这些步骤可以在维持系统可靠性的同时降低法律风险。