多区域 LLM 提供商就绪度核查

将 LiteLLM 路由文档转化为上线前清单：核对主/备部署、重试与负载策略；经 Proxy 时验证虚拟密钥与费用；通过可控主路故障演练确认回退触发；若用 MCP Gateway 则检查 store_model_in_db 与 SEP-986 命名。

将 OWASP GenAI 项目组维护的《大型语言模型应用 Top 10》公开分类（社区页面当前称为 v1.1，自 LLM01 提示注入延伸至 LLM10 模型窃取）转写为可逐项打勾的工程设计清单，覆盖 RAG、工具调用链、插件宿主、持续学习与托管推理等架构。每个风险域的叙述与缓解方向与 genai.owasp.org／项目维基对「提示操控、未验证输出、语料或训练投毒、滥用算力型 DoS、依赖与模型供应链、敏感信息回声、特权工具设计、代理自主性失控、对模型结论的过度信赖、专有模型与权重被外部复制」等条目描述保持一致，并强调将策略控制、观测与安全左移结合，而非仅依赖单次渗透测试结论。

依据 Google SRE Workbook 附录《Example SLO Document》，把示范性「游戏服务 API / HTTP / 分数管道」的写法抽象为可落地的文档模板：先写清用户旅程与数据来源，再选定滚动观测窗口（示例为四周），为每一条 SLI（可用性剔除 5xx、延迟阈值、读取新鲜度、探针正确性、批任务完整性等）写清分子与分母的统计口径并给出目标百分比，解释目标选取与取整惯例，分项计算误差预算并与《示例错误预算策略》联动，最后用 clarifications/caveats 记录 ELB/SYN 探测等盲点。套用模板时需替换为你们自己的业务指标与数据来源。