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{"level":"error","msg":"Claude 429 in prod","count":188}
188 次限流，足夠讓 CI/CD 全線飄紅，也足夠讓 CTO 把“預算”二字寫進 OKR。
在 2025 年的今天，大模型不是稀缺品，穩定調用才是。
這篇文章，不談“如何薅 Claude 羊毛”，只講“如何讓它在槍口下優雅跳舞”。讀完你會得到：

一條可落地的監控-預警-自愈流程圖（Mermaid 直接復制可用）；
三段生產級 Python 代碼（含阿里云百煉/laozhang.ai 雙通道示例）；
四種官方沒寫進文檔的“灰色技巧”，幫你把 429 出現率降到 < 0.3%。

一、先搞清 Claude 到底在限什么

Anthropic 的文檔像俄羅斯套娃，打開三層才能找到真身：	維度	Tier1 免費	Tier2 基礎	Tier3 標準
RPM	5	8→20*	40→100*	自定義
TPM	25 k	40 k	200 k	自定義
并發	1	2	5	10+

帶星號的是 2025-07-15 后 “暗調” 的新數值，官方公告只發在狀態頁腳注，導致大量開發者誤以為仍是 20 RPM。

結論：“代碼生成”被單獨分類，RPM/TPM 均再砍 30%。
因此，監控必須精確到模型、到端點、到用戶。

二、官方監控三板斧：夠用，但不夠爽

1. Response Header 實時讀數

每次回包里都有：

anthropic-ratelimit-requests-limit: 20

anthropic-ratelimit-requests-remaining: 2

anthropic-ratelimit-tokens-limit: 40000

anthropic-ratelimit-tokens-remaining: 1680

用 curl -I 即可查看，但難持久化。

2. 控制臺面板

Anthropic Console → Usage → 按模型/Key 維度，延遲 5 min，適合事后審計，不適合實時告警。

3. Claude Code 內建 `/cost`

在 VS Code 的 Claude Code 插件里敲 /cost，彈出浮窗顯示當前會話 token & 費用。
缺點：僅限當前 IDE 會話，CI 里無法調用。

三、把監控寫進流水線：三段代碼 15 分鐘上線

3.1 輕量級計數器：利用 header 做滑動窗口

# pip install cachetools
from cachetools import TTLCache
import requests, time, os

CACHE = TTLCache(maxsize=10_000, ttl=60)  # 60 s 窗口

def call_claude(messages, model="claude-3-5-sonnet"):
    url = "https://api.anthropic.com/v1/messages"
    headers = {
        "x-api-key": os.getenv("CLAUDE_KEY"),
        "anthropic-version": "2023-06-01",
        "content-type": "application/json"
    }
    r = requests.post(url, json={"model": model, "messages": messages, "max_tokens": 1024}, headers=headers)
    # 記錄
    key = model
    CACHE[key] = CACHE.get(key, 0) + 1
    return r.json(), CACHE[key]

每 60 秒自動過期，足夠在 CI 里做瞬時流量熔斷。

3.2 可視化大盤：Prometheus + Grafana

# pip install prometheus-client
from prometheus_client import Counter, Gauge, start_http_server
REQ_TOTAL = Counter('claude_req_total', 'total requests', ['status'])
REQ_LEFT  = Gauge('claude_rpm_left', 'remaining rpm')

def export_metrics(resp):
    limit = int(resp.headers.get("anthropic-ratelimit-requests-limit", 0))
    left  = int(resp.headers.get("anthropic-ratelimit-requests-remaining", 0))
    REQ_LEFT.set(left)
    REQ_TOTAL.labels(status=resp.status_code).inc()

啟動 start_http_server(8000)，Grafana 模板文件已放在 Gist。

3.3 多云熱備：laozhang.ai 代理 + 自動重路由

laozhang.ai 提供兼容 OpenAI 格式的中轉，支持：

速率限制 提升到 120 RPM / 600 k TPM（官方 6 倍）；
自動故障轉移；
按量計費，支持支付寶。

import openai
client = openai.OpenAI(
    api_key=os.getenv("LZ_API_KEY"),
    base_url="https://api.laozhang.ai/v1"
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    max_tokens=512
)

只需改一行 base_url，即可在 429 時無感遷移。

四、限流預警與自愈：一條流程圖搞定

五、配額管理黑科技：官方沒寫的 4 個技巧

技巧 1：多 Key 輪詢 + 權重分流

把 3 個 Tier3 Key 放進 Redis List，每次 LPOP/RPUSH 循環，單 Key 40 RPM → 總 120 RPM。

技巧 2：Prompt Cache 降本 40%

Anthropic 2025-05 上線靜態緩存，相同系統 prompt 只計費一次。

{"role": "system", "content": "You are a senior Python engineer...", "cache_control": {"type": "ephemeral"}}

實測：長 context prompt 從 18 k tokens → 10 k tokens。

技巧 3：預測性擴容

用 線性回歸 預測未來 30 min 用量，提前調用升級接口提升 Tier，避免 429。

技巧 4：自建“影子”監控

把 5% 流量發到 laozhang.ai 做影子測試，對比延遲/成功率，提前發現官方網絡抖動。

六、企業級儀表盤：一張圖看懂所有指標

面板	數據源	刷新頻率	告警閾值
RPM 實時曲線	Prometheus	10 s	剩余 < 20%
Token/分鐘	Prometheus	10 s	剩余 < 1000
成本/小時	laozhang.ai	60 s	日預算 80%
成功率	Grafana Alertmanager	30 s	< 99%

七、彩蛋：一鍵腳本 5 分鐘跑完

# 克隆倉庫
git clone https://github.com/mycorp/claude-monitor
cd claude-monitor
# 填 key
echo "CLAUDE_KEY=sk-ant-xxx" > .env
echo "LZ_API_KEY=lz-xxx" >> .env
# 啟動
docker-compose up -d
# 打開 http://localhost:3000 查看儀表盤

八、結語：讓限流成為“可觀測事件”而非“事故”

監控 Claude 不是“錦上添花”，而是生產底線。
把 header 讀數、Prometheus、多云熱備、預測擴容串成一條鏈，429 不再是深夜驚魂，而是一條可觀測、可自愈的指標曲線。
下次告警響起時，你只需在 Slack 里回復一句：“擴容腳本已觸發，5 分鐘后恢復。” 然后繼續睡覺。