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# 附录 B：常见问题解答

整理自 Anthropic 开发者社区和 Discord 的高频问题。

## 12.2.1 模型能力与选择

### Q: Claude Sonnet 4.6 和 Opus 到底该选谁？

**A**:

* 90% 的场景：**选 Sonnet**。它比 Opus 档（4.8）输出速度快约 2 倍、价格不到 Opus 的 2/3，速度-质量平衡最好（“Sonnet 编程更强”是 Sonnet 4.5 对比 Opus 4.1 时代的旧结论——自 Opus 4.7/4.8 起，Opus 档在编程基准上重回领先）。
* 10% 的场景：**选 Opus**。包括高难度长程编程任务、极度复杂的创意写作、边缘 Case 处理，或者当发现 Sonnet 无论如何都无法遵循某个极其复杂的长指令时。

### Q: Claude 可以联网吗？

**A**:

* 模型本身（Base Model）是离线的，训练数据截止至某个时间点。
* 但通过 **Tool Use**，可以给它挂载官方 Web Search / Web Fetch 或自定义搜索工具，此时它可以访问实时网页内容。Claude.ai 与 API 的可用工具和计费方式不同，应按对应产品文档核对。

### Q: Claude 会训练我的数据吗？

**A**:

* **API / Team / Enterprise（商业产品）**: 默认不会。这是商业承诺。
* **消费级订阅（Free / Pro / Max）**: 是否用于改进 Claude 取决于用户是否允许相关设置和产品条款；处理敏感数据前，应在账号设置与官方隐私说明中确认当前状态。

## 12.2.2 调试与优化

### Q: 为什么 Claude 总是拒绝我的请求？

**A**: 可能是触发了 Constitutional AI 的安全边界。

* **误判？**: 尝试给它更多合法 Context。例如，不要只说“写一个攻击脚本”，而是说明防御教学目标、授权边界、隔离实验环境和期望的安全输出范围。
* **不要绕过安全拒答**: Prefill 不应作为绕过安全边界的技巧；在新模型上它也不再可用。正确做法是重写任务，使其明确落在授权、防御、教学或合规场景内。

### Q: 为什么 Claude 甚至连简单的算术题都做错？

**A**: LLM 是基于概率预测下一个 Token 的，它本质上不擅长计算。

* **解决方案**: 不要让它心算。给它一个 `Calculator` 工具，或者要求它写 Python 代码来计算。

### Q: 如何解决 “Output Cutoff”（输出中断）？

**A**:

* 原因：达到了 `max_tokens` 限制。
* **解决方案**:
  1. 调用 API 时调大 `max_tokens`。
  2. 如果已经最大，将用户的 `Continue` 作为下一轮 User Message 发送，它会接着写。

## 12.2.3 Tool Use 常见问题

### Q: 为什么 Claude 总是填错 JSON 参数？

**A**:

* 你的 JSON Schema `description` 写得不够清楚。
* 把枚举值（Enum）明确写在 Schema 里。
* 在 System Prompt 中添加几个 Few-Shot Examples。

### Q: Tool Use 是串行还是并行的？

**A**: Claude 支持 **Parallel Tool Use**。它可以一次性生成多个工具调用请求（比如同时查询 3 个城市的天气），需要并发执行这些请求并将结果一次性回传。

## 12.2.4 计费与限流

### Q: 遇到 429 Rate Limit 怎么办？

**A**:

* **先查当前限制**: 在 Console 的 Limits 页面或 Rate Limits API 中核对组织、workspace、模型和 endpoint 的 RPM / ITPM / OTPM 限制。不要把某个历史充值金额写成固定升级规则。
* **指数退避**: 代码必须实现 `Exponential Backoff` 重试逻辑，并区分瞬时速率限制、月度使用限制和合同配额不足。

### Q: Prompt Caching 为什么没生效？

**A**:

* 确保 `cache_control` 参数位置正确。
* 确保前缀完全一致（哪怕差一个空格也会导致 Cache Miss）。
* 缓存必须“热”才能生效。如果请求间隔超过 5 分钟，缓存可能已被清理。

## 12.2.5 其他

### Q: Claude 支持微调吗？

**A**: Anthropic 对微调的支持比较谨慎，主要针对特定的企业大客户开放。对于大多数用户，**Prompt Engineering + RAG** 通常能达到微调 90% 的效果且维护成本更低。

### Q: 什么是 “Prompt Generator（提示词生成器）”？

**A**: Anthropic 在 Console 里提供的一项功能，可以帮你自动生成高质量的 Prompt 模板。在 Console 里输入简单任务描述，它会输出一个结构清晰、包含 XML 标签的复杂 Prompt。详见 2.7 节《工具化调试》。


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