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LLM 调用不再盲目重试：超时、指数退避与成本控制快速上手

先定预算，再写重试循环

LLM 调用失败后立即再发一次，看似简单，却可能放大限流、延迟和费用。可靠的起点是：一个总截止时间、有限重试次数、带随机抖动的指数退避。以下配置适合交互式文本应用作为起点，长文本生成应按实际耗时调整。

第一步：拆开超时，避免请求无限等待

• 连接超时设为 5 秒：限制建立连接的等待时间，避免网络故障长期占用资源。
• 读取超时先设为 30 秒：限制等待响应数据的时间；它通常不是整个生成过程的时长上限。
• 总截止时间设为 60 秒：覆盖全部尝试、退避等待和响应处理。流式输出也可能持续收到数据而不断延长，因此仍需单独设置总时限。

每次重试前计算剩余预算，并将本次超时限制在剩余时间内。若剩余时间已不足以完成一次有意义的请求，就返回明确错误，而不是继续排队。

第二步：只重试可能恢复的错误

• 考虑重试：临时连接失败、连接重置，以及通常具有瞬时性的 408、429、500、502、503、504；同时检查响应中的具体错误原因。
• 不要原样重试：400、401、403、404、422 通常需要修正参数、密钥、权限或模型配置。余额不足、硬性配额耗尽，也不会因短暂等待自动恢复。
• 谨慎处理读取超时：客户端没收到结果，不代表服务端没有完成生成；再次调用可能产生额外费用。

第三步：指数退避必须加入随机抖动

设置最多重试 2 次，即总共最多 3 次请求。第 n 次重试从 1 开始，等待时间取 0 到 min(8 秒，0.5 秒 × 2 的 n−1 次方) 之间的随机值。这种全抖动策略能避免大量客户端同时恢复请求。

遇到 Retry-After 时，按响应指示等待；它可能是秒数，也可能是 HTTP 日期。不要比服务端要求的时间更早重试。如果等待后无法满足总截止时间，直接结束当前任务，或转入后台队列。

还要检查 SDK 的内置重试。若由业务层统一控制，使用支持该选项的 OpenAI SDK 时可设置 max_retries=0，避免内外两层重试叠加。

第四步：保护流式输出与工具副作用

流式响应已输出部分内容后，不要无声重发并拼接结果，否则可能出现重复段落。应提示生成中断，或由产品层设计明确的续写流程。工具执行、下单、写数据库等操作必须使用业务幂等键；只有服务端明确支持时，才能依赖接口幂等机制。

第五步：在 59API 上落地并观察成本

59API 的 API 基础地址是 https://api.59api.com，兼容 OpenAI SDK，并支持 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI。具体端点与模型标识按接入文档配置，可用 DeepSeek V4 Flash 或 Claude Sonnet 5.5 分别测试延迟与质量，不要在重试时静默切换模型。

59API 主打低价、按量付费，提供原生官方品质模型、不降级，也有邀请返利，适合控制开发与试运行成本。不过，低单价不等于重试免费：记录状态码、尝试次数、总耗时、请求标识及用量，持续观察成功率和每次成功调用的成本。

可以注册 59API，用小额预算先跑一组正常、限流和超时测试；确认重试确实提高成功率，而不是仅仅增加请求量，再逐步放大流量。

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