5 типичных ошибок в Python-коде при работе с LLM: как их избежать

LLM-вызовы легко спутать с обычными функциями — пока код не столкнётся с квотами, таймаутами, повторными списаниями и нестабильными результатами. Автор на конкретных примерах показывает, какие ошибки чаще всего допускают разработчики и как их исправить.

Среди разбираемых проблем: игнорирование лимитов API, отсутствие повторных попыток при сбоях, неправильная обработка частичных ответов, утечка токенов и неверное кэширование. Для каждой ошибки даётся готовое решение и объяснение, почему это критично в продакшене.

Материал будет полезен как начинающим, так и опытным инженерам, которые хотят избежать сюрпризов при интеграции LLM в свои сервисы. Статья — не анонс новой модели, а практическое руководство по надёжному использованию существующих.