并发、RPM 与 TPM 如何一起限流：三把尺子各管什么
解释请求并发、每分钟请求数和 token 吞吐的差别，设计更公平的容量控制。
围绕 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek、Qwen 等模型接口，持续更新接入教程、价格观察、风控运营和多模型网关实践。
解释请求并发、每分钟请求数和 token 吞吐的差别，设计更公平的容量控制。
给出上游与用户侧密钥轮换的操作顺序，降低凭据过期或泄露造成的停机。
把分散的错误码归入用户、平台、渠道和上游四类，提高定位与沟通效率。
用分阶段流量和明确退出条件验证新上游，避免一次切换影响全部用户。
梳理缓存读取、缓存写入与普通输入的计费口径，避免用户账单难以解释。
建立分层超时预算，减少无意义等待和上游已完成但客户端先断开的情况。
建立从单请求到日汇总的三方对账方法，快速发现漏记、重复和价格版本问题。
按消耗速度与剩余额度组合预警，为充值、限流和切换模型留出时间。
用独立密钥和权限边界降低泄露后的损失范围，并改善成本归因。
将可运行的接口示例沉淀为团队共享资产，同时防止真实 Key 被导出。
用一组兼容性用例检查模型列表、流式、工具调用、错误结构和超时行为。
说明哪些错误可以重试、如何识别重复请求，以及流式输出后的特殊处理。