Grok API: รายการตรวจสอบสำหรับการใช้งานจริงสำหรับ LLM แบบไม่มีเซนเซอร์

ตรวจสอบความเข้ากันได้ของ API และ Base URL

การตรวจสอบแรกคือตรวจสอบว่าเอนด์พอยต์รองรับรูปแบบ chat completions ที่โค้ดของคุณใช้งานอยู่อยู่แล้ว ชี้ SDK ของ OpenAI ทางการไปยัง base URL ของผู้ให้บริการ ส่งข้อความสั้นๆ หนึ่งข้อความ และอ่านคำตอบจาก choices[0].message.content.

• ยืนยันว่า model รองรับ id จากรายการโมเดลของผู้ให้บริการ
• ยืนยันว่า stream ส่งคืนเหตุการณ์ที่ส่งโดยเซิร์ฟเวอร์
• ยืนยันว่าข้อผิดพลาดส่งกลับเป็น JSON พร้อมรหัสสถานะที่คุณสามารถแยกการประมวลผลได้

หาก SDK ต้องการคลาสไคลเอนต์หรือส่วนหัวเพิ่มเติม ผู้ให้บริการอาจไม่ใช่การแทนที่แบบ plug-and-play และคุณควรจัดสรรเวลาสำหรับการสร้างชั้น adapter

ตรวจสอบขีดจำกัดอัตราและความพร้อมใช้งาน

เขียนบันทึกจำนวนคำขอต่อนาทีและคำขอพร้อมกันที่คีย์แต่ละอันอนุญาต จากนั้นเปรียบเทียบกับโหลดสูงสุดของคุณ ไม่ใช่ค่าเฉลี่ย ผลิตภัณฑ์แชทที่มีปริมาณการจราจรแบบพุ่งสูงต้องการพื้นที่สำรองสำหรับนาทีแรกหลังการแจ้งเตือน

ทดสอบขีดจำกัดโดยเจตนา: ส่งการกระแทกที่เกินอัตราการระบุเล็กน้อยและตรวจสอบว่าการปฏิเสธเป็น 429 พร้อมสัญญาณการลองใหม่ ไม่ใช่การหมดเวลาที่ละทิ้งข้อความอย่างเงียบๆ

ทดสอบประสิทธิภาพการสตรีมและความหน่วง

การสตรีมสำคัญที่สุดสำหรับแชว วัดเวลาถึงโทเค็นแรกและอัตราการสร้างโทเค็นที่คงที่ในคำขอสามขนาด: สั้น กลาง และใกล้กับขีดจำกัดบริบท

บันทึกตัวเลขลงในตาราง เพราะผู้ให้บริการที่เร็วในคำขอสั้นอาจช้าลงอย่างมากเมื่อบริบทเต็ม ผู้ใช้ของคุณจะสังเกตโทเค็นแรก ดังนั้นจงปรับให้เหมาะสมกับตัวเลขนั้นเป็นอันดับแรก

ตรวจสอบต้นทุนโทเค็นและความแม่นยำในการเรียกเก็บเงิน

คูณโทเค็นอินพุตด้วยราคาอินพุตและโทเค็นเอาต์พุตด้วยราคาเอาต์พุต จากนั้นเปรียบเทียบผลลัพธ์กับการเปลี่ยนแปลงยอดคงเหลือในบัญชี อัตราของเราเองคือ $0.15 ต่อ 1M โทเค็นอินพุตและ $0.50 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต เรียกเก็บจากเครดิตที่เติมล่วงหน้าตามการใช้งานจริง

ตรวจสอบสามสิ่ง: ว่า request ที่ล้มเหลวถูกเรียกเก็บเงินหรือไม่ เครดิตทดลองหมดอายุหรือไม่ และยอดคงเหลือสามารถติดลบได้หรือไม่ ยอดคงเหลือแบบเติมเงินไม่สามารถเกินสิ่งที่คุณเติม ซึ่งช่วยป้องกันไม่ให้ loop ที่失控กลายเป็นใบแจ้งหนี้

ยืนยันนโยบายเนื้อหาและการปฏิเสธ

พฤติกรรมการปฏิเสธเป็นตัวกำหนดว่าผลิตภัณฑ์ใช้งานได้หรือไม่ ส่งชุดคำสั่งที่ถูกต้องแต่มีความอ่อนไหว เช่น นิยายที่มีธีมผู้ใหญ่ คำถามทางการแพทย์แบบตรงไปตรงมา และการวิจัยความปลอดภัย แล้วบันทึกการปฏิเสธทั้งหมด

เปรียบเทียบผลลัพธ์กับกฎผลิตภัณฑ์ของคุณ โมเดลของเราตอบคำขอผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย นวนิยาย และข้อโต้แย้งโดยตรง ขีดจำกัดเดียวที่เข้มงวดคือเนื้อหาทางเพศที่เกี่ยวข้องกับเด็ก และขีดจำกัดนี้ใช้กับผู้ให้บริการทุกแห่งที่คุณควรพิจารณา

ประเมินความสามารถในการเรียกใช้ฟังก์ชันและโหมด JSON

หากผลิตภัณฑ์ของคุณเรียกใช้เครื่องมือ ให้ทดสอบลูปเครื่องมือแบบครบวงจร: กำหนดฟังก์ชันด้วย JSON schema ให้โมเดลเรียกใช้ฟังก์ชัน ส่งผลลัพธ์กลับ และตรวจสอบคำตอบสุดท้าย มองหาอาร์กิวเมนต์ที่ผิดรูปแบบ ฟิลด์บังคับที่หายไป และการเรียกใช้ฟังก์ชันที่คุณไม่ได้ประกาศไว้

1. ทดสอบเครื่องมือหนึ่งตัวด้วยอาร์กิวเมนต์ที่จำเป็นสองรายการ
2. ทดสอบคำขอที่ต้องการเครื่องมือสองตัวตามลำดับ
3. ทดสอบโหมด JSON ด้วยสคีมาที่มีวัตถุซ้อนกัน

ประเมินความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและสิทธิ์การใช้งาน

ถามคำถามสามข้อเป็นลายลักษณ์อักษร: ข้อความของผู้ใช้ถูกใช้ในการฝึกหรือไม่ บันทึกเก็บไว้ยาวนานแค่ไหน และใครสามารถอ่านได้ ผู้ให้บริการที่เก็บ prompts สำหรับการฝึกหรือไม่สามารถตอบได้อย่างชัดเจนควรถูกตัดออกจากรายชื่อสั้น

สำหรับบริการของเรา โprompt ไม่ถูกใช้ในการฝึก และบัญชีต้องการเพียงที่อยู่อีเมล อย่างไรก็ตาม โปรดตรวจสอบเงื่อนไขด้วยตนเองก่อนใส่ข้อมูลส่วนตัวลงใน API ใดๆ

ทดสอบการจัดการข้อผิดพลาดและตรรกะการลองใหม่

สร้างระบบ retry ก่อนเปิดตัว ไม่ใช่หลังจากเกิดปัญหาครั้งแรก ให้ retry เฉพาะเมื่อได้รับสถานะ 429 หรือ 5xx พร้อม exponential backoff และกำหนดเวลาสูงสุดในการ retry ห้าม retry คำขอ 400 หรือ 401 เพราะคำขอเดิมจะล้มเหลวในลักษณะเดิม

บันทึก id คำขอและรหัสสถานะสำหรับทุกความล้มเหลว เพื่อให้คุณสามารถแสดงให้ผู้ให้บริการทราบได้ว่าเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณเปิดตั๋ว

การอนุมัติการผสานรวมสุดท้าย

เมื่อการตรวจสอบทั้งแปดผ่าน ให้ดำเนินการทดสอบนำร่องกับผู้ใช้จริงเป็นเวลาหนึ่งสัปดาห์ เปิดแดชบอร์ดต้นทุนและความหน่วงเวลาไว้ และเปรียบเทียบกับตัวเลขจากการทดสอบของคุณ

หากสิ่งใดเบี่ยงเบน ให้กลับไปตรวจสอบที่ครอบคลุมสิ่งนั้น ผู้ให้บริการพร้อมสำหรับการผลิตเมื่อพฤติกรรมของมันต่อคำโปรมต์ของคุณเองนั้นคาดการณ์ได้ ไม่ใช่เมื่อหน้าการตลาดฟังดูดี