工具介绍
核心功能
AI/ML API 为开发者提供模型目录、密钥和 API 调用入口。应用可以按任务调用文本生成、图像或向量模型，并通过后端统一处理认证、重试、限流和结构化输出。模型选择可根据质量、速度、上下文和费用进行比较。
接入时应准备代表性测试集，把模型层与业务规则分开。这样供应商或版本变化时，应用仍能通过接口适配和评测控制风险。
适合场景
它适合原型开发、内容应用、知识检索和多模型实验。团队可以从脱敏数据开始，记录每个模型的质量、延迟、错误和成本，再决定生产配置。
密钥和用户资料必须放在服务端。
使用边界
模型输出可能错误，供应商的留存、价格和可用性也会变化。图像与文本生成涉及版权和敏感内容，开发者要设置审核和拒答策略。
上线前应在低风险样本中验证，并由负责人确认结果。
常见问题
AI/ML API 能让不同模型完全兼容吗？
可统一基础请求，但上下文、工具和输出格式仍需逐模型测试。
如何控制多模型成本？
按任务路由、缓存重复请求、限制上下文并设置项目预算。
生产接入前要测试什么？
准确率、延迟、失败率、越权、敏感输出、成本和回滚能力都要覆盖。
使用前请结合当前版本说明和实际任务进行验证。
