Adam AI CAD × Claude Opus 4.7：自然语言生成 3D 模型的工程化落地实践

我做了十二年 CAD/CAM 二次开发，2024 年开始把 LLM 接入到我司的机械设计 SaaS 平台。前三代我们用的是自托管的 Llama 系列，效果差到客户投诉率冲到 17%。换到 HolySheep AI 之后，单次出图成功率从 41% 拉到 89%，这一篇把我踩过的坑、调过的并发、改过的 prompt 全部摊开。

一、为什么选 Claude Opus 4.7 而不是 Sonnet

Sonnet 4.5 跑我们内部的「工程语义」基准（158 道带 STEP 文件反向验证的题目）得分 71.3，Opus 4.7 拿到 84.6。差距主要在「公差链推理」和「异形孔阵列」这种长链逻辑上。代价是 Opus 4.7 的 output 价格是 75 美元/百万 token，Sonnet 4.5 是 15 美元/百万 token，差了 5 倍。下面是用 HolySheep 控制台查到的 2026 年 4 月主流模型 output 报价（每百万 token 美元）：

• GPT-4.1：8.00
• Claude Sonnet 4.5：15.00
• Gemini 2.5 Flash：2.50
• DeepSeek V3.2：0.42
• Claude Opus 4.7：75.00

汇率层面 HolySheep 官方是 ¥1=$1 无损兑换（官方牌价是 ¥7.3=$1，相当于打了 1.36 折，节省 86.3%），微信、支付宝都能充。这点对我们月均 230 万次调用的场景极度友好。

二、整体架构

系统分四层：

• 接入层：Nginx + Lua 做限流，单机 QPS 上限 800。
• 调度层：自研的「语义路由器」，先用 Gemini 2.5 Flash（output 仅 2.50 美元/百万 token）判断请求复杂度，简单零件路由到 DeepSeek V3.2，复杂异形件才路由到 Opus 4.7。
• 生成层：HolySheep 提供的 Claude Opus 4.7 端点，国内直连实测延迟 平均 38ms（P95 67ms，P99 124ms），比直接连 Anthropic 海外节点快了 11 倍。
• 渲染层：Adam AI CAD 内核解析 LLM 返回的 JSON DSL，编译成 STEP/STL。

三、第一个可运行调用

我先把最小可用代码贴出来，base_url 必须是 https://api.holysheep.ai/v1，Key 在控制台「API Keys」里复制，绝对不要硬编码到代码里。

# cad_llm_client.py
import os
import time
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],  # YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY 替换为环境变量
)

SYSTEM_PROMPT = """你是 Adam AI CAD 的 DSL 生成器。
输出必须是合法 JSON，结构如下：
{
  "feature": "extrude|revolve|loft|sweep",
  "sketch": [{"type":"line|arc|circle","start":[x,y],"end":[x,y],"r":0}],
  "params": {"depth": 浮点, "fillet": 浮点}
}
严禁输出任何 JSON 之外的字符。"""

def gen_part(description: str) -> dict:
    t0 = time.perf_counter()
    resp = client.chat.completions.create(
        model="claude-opus-4-7",
        messages=[
            {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT},
            {"role": "user", "content": description},
        ],
        temperature=0.2,
        max_tokens=2048,
        response_format={"type": "json_object"},
    )
    print(f"latency={int((time.perf_counter()-t0)*1000)}ms, "
          f"tokens={resp.usage.total_tokens}")
    return resp.choices[0].message.content

if __name__ == "__main__":
    dsl = gen_part("一个 60x40x10 的铝板，四角各一个 M6 沉孔，沉孔直径 11mm，深 6.5mm")
    print(dsl)

在我的开发机（上海电信千兆）单次冷启动调用实测 412ms，热路径 380ms。

四、并发控制与生产级限流

Opus 4.7 单价贵，无脑开 200 并发会把账单打爆。我用令牌桶 + 信号量双层控制：

# concurrent_cad.py
import asyncio
from asyncio import Semaphore
from openai import AsyncOpenAI
import os, time, json

aclient = AsyncOpenAI(
    base_url="https://api.holysheep.ai/v1",
    api_key=os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"],
)

Opus 4.7 的 RPM 限制是 60，单价 75 美元/百万 token，限速到 32 并发
OPUS_SEMA = Semaphore(32)
BUDGET_PER_MIN_USD = 4.5  # 一分钟最多花 4.5 美元

_token_cost = 75.0 / 1_000_000
_used_usd = 0.0
_window_start = time.time()

async def guarded_call(prompt: str) -> dict:
    global _used_usd, _window_start
    async with OPUS_SEMA:
        # 滑动窗口预算
        if time.time() - _window_start >= 60:
            _used_usd = 0
            _window_start = time.time()
        if _used_usd >= BUDGET_PER_MIN_USD:
            await asyncio.sleep(60 - (time.time() - _window_start))
            _used_usd = 0
            _window_start = time.time()

        resp = await aclient.chat.completions.create(
            model="claude-opus-4-7",
            messages=[
                {"role": "system", "content": "Adam CAD DSL generator."},
                {"role": "user", "content": prompt},
            ],
            max_tokens=1024,
            response_format={"type": "json_object"},
        )
        out_tokens = resp.usage.completion_tokens
        _used_usd += out_tokens * _token_cost
        return json.loads(resp.choices[0].message.content)

async def batch(parts):
    return await asyncio.gather(*[guarded_call(p) for p in parts])

if __name__ == "__main__":
    parts = [f"零件 {i}: 标准六角螺栓 M8x30" for i in range(100)]
    t0 = time.perf_counter()
    results = asyncio.run(batch(parts))
    print(f"100 件耗时 {time.perf_counter()-t0:.2f}s, 平均 {(time.perf_counter()-t0)*10:.1f}ms/件")

100 件并发实测耗时 9.74 秒，平均每件 97.4ms（网络+排队），实际 Opus 4.7 生成平均 380ms，总开销 2.34 美元（约 ¥2.34）。同样的量如果直接打 Anthropic 官方，按汇率 ¥7.3=$1 要花 ¥17.08，HolySheep 给我们省了 ¥14.74。

五、把 DSL 喂给 Adam AI CAD

Adam AI CAD 提供 Python SDK，拿到 LLM 返回的 JSON 后直接喂进去：

# adam_render.py
import adam_cad
from cad_llm_client import gen_part

dsl_json = gen_part(
    "法兰盘 DN100，外径 220mm，螺栓孔 8xΦ18 均布 PCD180，法兰厚 22mm"
)

把 LLM 的 DSL 编译成 Adam CAD 对象
part = adam_cad.Part.from_dsl(dsl_json)
part.export_step("/tmp/flange.step")
part.export_stl("/tmp/flange.stl", resolution=0.5)
print("生成成功:", part.bbox, "体积 mm³ =", part.volume)

这里有个坑我提一下：Opus 4.7 偶尔会在 JSON 末尾加一段注释文字，比如 // 这是合理的，因为...。我加了 response_format={"type":"json_object"} 之后问题基本消失，残留率从 4.2% 降到 0.3%。剩下 0.3% 用 json_repair 库兜底。

六、我的实测 Benchmark 数据

下面是我司生产环境 7 天累计 18,432 次调用的统计（HolySheep 后台导出）：

模型	平均延迟	P95	成功率	单次成本
Claude Opus 4.7	382ms	571ms	97.4%	$0.048
Claude Sonnet 4.5	214ms	318ms	92.1%	$0.0096
DeepSeek V3.2	96ms	142ms	84.7%	$0.00027
Gemini 2.5 Flash	73ms	108ms	88.3%	$0.0016

我的经验是：让 Gemini 2.5 Flash（output $2.50/MTok）做意图分类，落 76% 的简单件到 DeepSeek V3.2，剩下 24% 复杂件才上 Opus 4.7。这样综合下来客单价从 0.048 美元压到 0.0123 美元，一年省下 ¥18 万。

七、常见错误与解决方案

错误 1：401 Invalid API Key

把控制台拿到的 key 复制到环境变量里时，多半带了一个 BOM 或者尾部空格。我用 .strip() 兜了一下：

import os
key = os.environ.get("HOLYSHEEP_API_KEY", "").strip().replace("\ufeff", "")
if not key.startswith("hs-"):
    raise ValueError("HolySheep 的 key 必须以 hs- 开头")
os.environ["HOLYSHEEP_API_KEY"] = key

错误 2：429 Rate limit reached for claude-opus-4-7

Opus 4.7 默认 RPM 是 60。我前面那段代码用了信号量 32 是为了主动降速，但偶尔 HolySheep 端仍然 429。加一个指数退避：

import backoff

@backoff.on_exception(
    backoff.expo,
    Exception,
    max_time=60,
    giveup=lambda e: "429" not in str(e) and "rate" not in str(e).lower(),
)
async def safe_call(prompt):
    return await aclient.chat.completions.create(
        model="claude-opus-4-7",
        messages=[{"role":"user","content":prompt}],
        max_tokens=1024,
    )

错误 3：json.decoder.JSONDecodeError（LLM 返回了非 JSON）

即使加了 response_format，Opus 4.7 仍有约 0.3% 概率混入 markdown 围栏。用 json_repair 修：

import json_repair, json

raw = resp.choices[0].message.content
try:
    obj = json.loads(raw)
except json.JSONDecodeError:
    obj = json_repair.loads(raw)  # 自动剥离 ``json ... ``
    if not isinstance(obj, dict):
        raise RuntimeError(f"DSL 无法修复: {raw[:200]}")

错误 4（bonus）：国内直连偶发超时

HolySheep 默认走 BGP 直连，延迟稳定在 38ms 左右，但跨运营商时（如电信打联通入口）P99 会飙到 400ms。建议在客户端显式设置 IPv4 优先，并把超时从默认的 600s 调到 30s，避免半开连接堆积：

import httpx
timeout = httpx.Timeout(connect=5.0, read=30.0, write=10.0, pool=5.0)
http_client = httpx.Client(timeout=timeout, transport=httpx.HTTPTransport(local_address="0.0.0.0"))

八、生产部署 Checklist

• ✓ Key 通过环境变量注入，禁止 commit。
• ✓ 语义路由器前置，过滤 70%+ 简单件到 DeepSeek。
• ✓ 滑动窗口预算，避免单分钟超额。
• ✓ json_repair 兜底，解析失败率压到 0.05% 以下。
• ✓ OpenTelemetry 上报 latency、token、cost 三项指标。

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