一个具体型号的免费模型下线，一条定时消息的生成直接失败，因为回退分支从来没被跑过。
降级链写好之后一直没被用过。直到那个免费模型下线，定时消息的生成直接失败，回退分支第一次真正跑起来就出了错。
现在我会定期演练：把主模型的地址改成一个不存在的位置，看请求能不能自己落到备选模型上。
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用 inspect.signature 过滤关键字参数：接受 **kwargs 的函数被当成什么都不收，重试丢了 model_path2026-11-08inspect.signature(f).parameters 只列声明过的形参，**kwargs 在里面是一个叫 kwargs 的条目。按名字检查「对方收不收这个参数」，最宽松的函数反而什么都过不去。Autarkia 的空回复重试因此丢了 model_path，换成默认模型去请求，返回的 400 混在上游过载的 503 里，同一天的错误分诊把它判成了网关误报。#Python#LLM#调试生成器的异常在第一次 next() 时才抛：try 包住 create_chat_completion(stream=True) 接不到超窗口错误2026-11-08调用生成器函数只会造出生成器，函数体要等第一次 next() 才运行，里面的 raise 也一样。llama-cpp-python 的超窗口检查就在这样的函数体里，所以流式调用外面那层 try 和它的自动收缩重试在真实库下走不到；测试替身在调用时就抛错，测试全绿、覆盖率 100%。#Python#LLM#错误处理#测试#AutarkiaLLM 请求可观测性：日志只统计 messages，原生 tools schema 的开销不在任何日志里2026-11-07原生 function calling 的工具定义放在 tools 参数里，不在 messages 里；只统计消息长度的日志看不到它，流式请求默认也不返回 usage。Autarkia 每轮带了 82 个工具、47,898 字符的 schema，prompt 日志只有两千多字，API 记的是 21k 到 23k token。#LLM#Python#可观测性#Autarkia