LLM 应用压测方案：从指标设计到工具实现
讲清 LLM 应用压测和传统 Web 压测的本质区别，如何设计并发模型、选取核心指标，附 locust 实测脚本与常见误区。
Gemini 使用指南
从入门到进阶，系统学习 Gemini 的对话、提示词与多模态能力。
LLM 异步任务队列设计：从原型到生产
用 BullMQ/Celery 设计 LLM 异步任务队列：任务分层、重试策略、优先级调度、Worker 弹性扩缩，附 Node.js 与 Python 示例代码。
批处理 API 的排队与结果回收：状态机与轮询设计
OpenAI/Anthropic Batch API 提交后的排队生命周期怎么管：状态机设计、轮询退避策略、结果文件回收与 custom_id 对账、部分失败处理。
Batch API 真实省钱测算：从账单数据说起
通过真实账单案例，逐步测算 OpenAI 与 Anthropic Batch API 的省钱幅度，覆盖标注、翻译、分类等常见场景，给出判断是否值得切换的量化标准。
AI API 账单对账自动化
讲清 AI API 账单对账自动化的工程流程：导入供应商用量、统一账期与计费维度、分层匹配差异、生成调整分录，并用可重跑任务完成日结与月结。
Batch 与实时调用的成本临界点：什么时候该切换
系统分析 LLM Batch API 与实时调用的成本临界点，给出延迟容忍度、调用量、场景类型三个维度的决策框架，帮你判断何时切换 Batch 真正合算。
AI API 预算告警与自动熔断
预算控制不只是设置月上限，更关键的是在失控前足够早地发现异常，并按业务优先级自动熔断。本文给出 LLM 成本告警、burn rate 阈值和分级降级的落地做法。
Prompt Cache 命中率监控：从盲目省钱到有数据支撑
讲解如何采集、计算并监控 Prompt Cache 命中率，涵盖指标定义、日志埋点、告警阈值设计，让缓存优化效果可度量。
LLM 应用缓存层设计：从语义缓存到 Prompt 缓存的完整方案
系统讲解 LLM 应用的缓存层架构，涵盖语义缓存、Prompt Caching、结果缓存三大策略，帮助降低 API 成本 60% 以上。
LLM 中文理解能力实测：6 大模型横向对比
对 Claude、GPT-4o、Qwen3、DeepSeek-V3 等主流 LLM 的中文语义理解、指令遵循、古文解读与推理能力进行系统测试，帮助开发者选型。
中文指令遵循能力对比：不只是"看得懂中文"
中文指令遵循和"中文理解"是两回事。本文聚焦量词、敬语、公文格式、多重否定等中文特有约束场景，给出可复现的测试方法与横向对比思路。
中英互译质量实测：怎么自己搭一套可复现的评测流程
不追热榜，教你自己搭一套中英互译评测流水线：样本设计、LLM-as-judge 打分模板、人工抽检校验与 CI 接入方法，附可复用脚本。