很多团队把大模型应用想简单了。真到生产环境，问题一堆。

一、完整的服务架构

生产级大模型服务需要：API网关（限流、鉴权、路由）、多模型冗余、Prompt版本管理、输出日志和质量监控、成本监控、异常告警。这些不是可选项，是系统能稳定运行的基础。

二、监控什么

除了传统的延迟和错误率，还要监控：回答质量（抽样人工评估）、用户满意度、内容安全、Token消耗。

三、运维是持续过程

大模型服务上线不是结束而是开始。模型版本会更新、Prompt会迭代、用户行为会变化。持续监控和优化是日常工作。