AI API 指南
通过实用示例，选择、定价并整合 OpenAI、Claude、Gemini、DeepSeek 和 Qwen 的主流模型 API。
依照开发者的实作顺序学习。
从决策开始，进入实作，最后完成上线检查。
结构化学习路径
选择模型
1
依工作负载匹配质量、上下文、多模态与延迟。
了解定价
2
估算 token、缓存、工具与请求层级成本。
整合 API
3
使用与 OpenAI 兼容或供应商原生的 SDK 模式。
安全上线
4
加入重试、限制、可观测性与备援路由。
创建主题权威，而不是零散文章。
核心指南
5 个引导起点
推出多模型功能
从单一请求合约开始，测试两个兼容模型，并让路由保持可配置。
定义输出合约
用真实提示词做基准测试
估算每个成功任务的成本
在上线前加入备援
将指南转成请求。
先在 Playground 试用模型，再用 Quickstart 把同样的模式带到 Python 或 Node.js。
探索每个成长主题。
常见问题
AEO 就绪解答
什么是 AI 模型 API？
它是一种程序化界面，用来向模型传送输入，并接收生成的文字、图片、音频、视频或结构化数据。
开发者应该如何比较 AI API？
使用相同的真实工作负载，并比较任务质量、总成本、延迟、可靠性、多模态能力、工具化支持与迁移成本。