大模型API调用失败？可能是Miniconda环境中requests版本太旧

你有没有遇到过这种情况：代码写得没问题，API密钥也对，网络看着通，但一跑就报错——SSLError: Can't connect to HTTPS URL... 或者 Max retries exceeded with url...？🤯

重试了十几次，换了IP，甚至怀疑人生……最后发现，问题根本不在于服务端，而是本地环境里的 requests 版本太老了！

别笑，这事儿真不少见。尤其是在用 Miniconda 搭建AI开发环境时，一个不小心用了陈旧的包，就会导致无法连接现代大模型API（比如OpenAI、Hugging Face、Anthropic等），因为它们都强制启用 TLS 1.2+ 和 SNI 支持。

而某些默认 channel 中的 requests<=2.20，依赖的是老旧的 urllib3<1.23，压根不支持这些安全协议。结果就是：客户端连握手都完成不了，还谈什么调用？

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所以啊，咱们今天不聊高深算法，也不讲Prompt工程，就说一件“小事”——如何避免因依赖版本过旧，把自己卡在起跑线上。

先来看个真实案例👇

有个团队在本地跑 Hugging Face 的 Inference API，死活连不上，报错如下：

requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='api-inference.huggingface.co', port=443): 
Max retries exceeded with url: /models/gpt2 ...
Caused by SSLError("Can't connect to HTTPS URL because the SSL module is not available.")

第一反应肯定是：“是不是网络被墙？”、“证书有问题？”、“防火墙拦了？”

可问题是，别人能调通，Python脚本也没错。于是他们开始逐项排查：

conda list | grep requests
# 输出：
# requests                 2.18.4

好家伙，2.18.4？！这都哪年的事了… 😳

查一下依赖关系就知道：
- requests 2.18.4 → 依赖 urllib3 < 1.23
- 而 urllib3 < 1.23 对 SNI（Server Name Indication）支持不完整
- 现代 CDN 架构下，多个域名共享IP，必须靠 SNI 告诉服务器你要访问哪个站点
- 没有SNI，TLS握手直接失败，自然就连不上HTTPS了！

解决方案也很简单粗暴：

conda install -c conda-forge requests=2.31.0

再跑一次？✅ 成功返回响应！

看吧，表面是网络问题，实则是依赖管理翻车。

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那为什么偏偏这种事容易出在 Miniconda 上？

其实不是 Miniconda 本身的问题，反而是它给了我们太多选择权，反而容易“选错路”。

要知道，Miniconda 是 Conda 的轻量版，只带 Python + Conda 包管理器，不预装任何科学计算库，干净得很。你可以从零开始搭一个完全定制化的环境，特别适合做AI项目隔离。

但它也有“坑”——默认的 defaults channel 更新慢，有些包常年停留在几年前的版本。比如那个害人的 requests 2.18.4，就是从这里来的。

相比之下，社区维护的 conda-forge 渠道更新快、版本新、跨平台兼容性好，才是我们应该首选的地方。

所以，正确的姿势应该是：

# 创建独立环境，别往 base 里塞东西
conda create -n llm_api python=3.9 -y
conda activate llm_api

# 关键来了！一定要加 -c conda-forge
conda install -c conda-forge requests urllib3 certifi -y

这样装出来的 requests 至少是 2.28+，配套的 urllib3 也能上到 1.26+，全面支持 TLS 1.2、SNI、ALPN 等现代特性，稳稳地和云端API握手成功 ✅

顺便提一句，certifi 也很重要。它是 Requests 用来验证服务器证书的CA包。如果它太旧，可能不认识某些新签发的证书（比如Let’s Encrypt R3），也会导致SSL错误。

定期更新一下更安心：

conda update -c conda-forge certifi

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光版本新还不够，生产级调用还得考虑稳定性。

毕竟大模型API动不动就几十毫秒到几秒延迟，网络抖一下就超时。这时候如果你没配重试机制，一次波动就能让你整个任务挂掉。

建议的做法是：封装一个带自动重试的 session。

from requests.adapters import HTTPAdapter
from urllib3.util.retry import Retry
import requests

def create_retry_session(
    total=5,
    backoff_factor=1,
    status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
):
    session = requests.Session()
    retry = Retry(
        total=total,
        read=total,
        connect=total,
        backoff_factor=backoff_factor,
        status_forcelist=status_forcelist,
        allowed_methods=["GET", "POST"],
    )
    adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry)
    session.mount("http://", adapter)
    session.mount("https://", adapter)
    return session

然后这么用：

sess = create_retry_session()
resp = sess.post(
    "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
    json={"model": "gpt-3.5-turbo", "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]},
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"},
    timeout=30,
)

这个小改动，能让你的API调用成功率提升一大截，尤其在批量处理或弱网环境下效果明显 💪

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说到这里，你可能会问：我能不能直接用 pip 安装最新的 requests？

当然可以！Conda 允许混合使用 pip，但要记住一条黄金法则：

❗ 不要混着安装同一个包！
即：要么全用 conda install，要么全用 pip install，别一半conda一半pip，否则依赖混乱，后期难维护。

更好的做法是：一开始就用 environment.yml 锁定所有依赖，确保环境可复现。

name: llm_api
channels:
  - conda-forge
  - defaults
dependencies:
  - python=3.9
  - requests=2.31.0
  - urllib3=1.26.18
  - certifi>=2023.0
  - pip
  - pip:
    - some-pypi-only-package

CI/CD 的时候，一行命令就能重建环境：

conda env create -f environment.yml

再也不用担心“我这边好好的，你那边为啥不行？”这类扯皮问题 👨‍💻👩‍💻

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总结一下，虽然这只是个“小问题”，但它反映出一个很现实的工程思维转变：

🚀 在AI时代，环境管理也是核心技术能力之一。

以前我们总觉得“能跑就行”，但现在面对的是高度依赖外部服务、频繁切换框架版本、严格安全要求的大模型生态。一个落后的 requests，真的会让你在调试上浪费半天时间。

所以，给各位开发者几点贴心建议 ❤️：

1. 永远为每个项目创建独立 Conda 环境
   bash conda create -n myproject python=3.9 && conda activate myproject

2. 优先使用 conda-forge 渠道安装关键库
   bash conda install -c conda-forge requests

3. 检查三件套版本是否达标
   bash python -c " import requests, urllib3, certifi print(f'requests: {requests.__version__}') print(f'urllib3: {urllib3.__version__}') print(f'certifi: {certifi.where()}') "
   推荐最低版本：
   - requests >= 2.28.0
   - urllib3 >= 1.26.0
   - certifi >= 2023.0

4. 加上重试机制，别让瞬时故障拖累整体流程

5. 导出 environment.yml，把“这次能跑”变成“下次也能跑”

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最后说句实在话：技术没有高低，只有适不适合。

你可以在 Jupyter 里随手写两行 requests 测试API，也可以用 Docker + Poetry 搞出一套企业级微服务架构。但在中间这个阶段——当你既需要快速迭代，又要保证稳定可靠的时候，Miniconda + conda-forge + requests 最佳实践，就是那个刚刚好的平衡点。

下次再遇到“连不上API”的问题，不妨先问问自己：

“我的 requests，够新吗？” 🤔

也许答案就在那一行 conda list 里。