尤其是用户原始输入、系统提示词、文件内容、工具调用参数这些信息，都不应该原样写进日志。排查需要证据，但不能为了排查把敏感信息暴露出去。

尤其是用户原始输入、系统提示词、文件内容、工具调用参数这些信息，都不应该原样写进日志。排查需要证据，但不能为了排查把敏感信息暴露出去。

调用量暂时不稳定；产品还处在验证期或增长早期；需要把模型能力集成进业务系统；每次调用能对应明确的业务价值；有能力记录 Token、请求量和成本；能设置预算、限额、告警和降级策略；能通过缓存、Batch、模型路由来降低成本。高并发 C 端应用；长上下文重度应用；多 Agent 自动化产品；低客单价但高频调用的产品；免费用户可以无限制使用的产品；没有成本监控能力的团队；所有请求默认使用高成本模型的团队

调用量暂时不稳定；产品还处在验证期或增长早期；需要把模型能力集成进业务系统；每次调用能对应明确的业务价值；有能力记录 Token、请求量和成本；能设置预算、限额、告警和降级策略；能通过缓存、Batch、模型路由来降低成本。高并发 C 端应用；长上下文重度应用；多 Agent 自动化产品；低客单价但高频调用的产品；免费用户可以无限制使用的产品；没有成本监控能力的团队；所有请求默认使用高成本模型的团队

输入：20,000 Token输出：2,000 Token模型单次费用Haiku$0.03Sonnet$0.09Opus$0.45这类任务的成本主要来自输入，因为你把整篇长文档都放进了 prompt。做文档总结产品时，最好不要默认全文塞给模型。更实际的做法是先切分、摘要，再筛选真正相关的段落。

输入：20,000 Token输出：2,000 Token模型单次费用Haiku$0.03Sonnet$0.09Opus$0.45这类任务的成本主要来自输入，因为你把整篇长文档都放进了 prompt。做文档总结产品时，最好不要默认全文塞给模型。更实际的做法是先切分、摘要，再筛选真正相关的段落。

接入 Claude API 的时候，很多报错表面上看像是“模型不能用”，但实际查下来，原因往往没这么简单。问题可能出在 endpoint，也可能是 API Key、Header、模型名、messages格式、上下文长度、限流、流式响应处理，甚至是第三方base_url、API 网关，或者 Claude Code 这类工具链本身。所以这篇文章不打算只把错误码列一遍，而是按照开发者真实接入时更常见的排

接入 Claude API 的时候，很多报错表面上看像是“模型不能用”，但实际查下来，原因往往没这么简单。问题可能出在 endpoint，也可能是 API Key、Header、模型名、messages格式、上下文长度、限流、流式响应处理，甚至是第三方base_url、API 网关，或者 Claude Code 这类工具链本身。所以这篇文章不打算只把错误码列一遍，而是按照开发者真实接入时更常见的排

如果你是从零开始做 Claude Sonnet 调用，可以按这个顺序来：先确认接入方式，是用官方 Claude API、云厂商，还是 ClaudeAPI 这类第三方平台；然后获取 API Key，并用环境变量管理起来；接下来用 curl 测试 Key、网络和模型名是否正常；再用 Python SDK 跑通一个最小示例。在这个基础上，再去理解的请求头、请求体和响应结构。等基础调用稳定后，就可以逐步加

如果你是从零开始做 Claude Sonnet 调用，可以按这个顺序来：先确认接入方式，是用官方 Claude API、云厂商，还是 ClaudeAPI 这类第三方平台；然后获取 API Key，并用环境变量管理起来；接下来用 curl 测试 Key、网络和模型名是否正常；再用 Python SDK 跑通一个最小示例。在这个基础上，再去理解的请求头、请求体和响应结构。等基础调用稳定后，就可以逐步加