AI 聊天 API

AI 聊天 API 接收对话消息并返回语言模型响应，可用于应用中的写作、推理、编程和助手功能。支持的输入类型与控制取决于模型和调用协议。

用产品实际提示词、对话长度和输出要求测试，比较质量、指令遵循、速度与 token 成本。评估中应包含困难和失败样例，不要只根据一次出色回答选型。

不是。按模型文档选择 OpenAI 兼容 Chat Completions、Claude Messages 或 Gemini 原生格式。消息结构、鉴权和支持的参数可能不同，切换时不应只改模型名称。

在应用中保存相关消息，并按协议发送所需历史。控制上下文长度，对无关材料进行删除或总结；不能假定新请求会自动记住之前的调用。

核对所选模型与接口的流式选项。支持时应处理增量事件、完成和错误；需要先验证完整结果再进入后续流程的场景，可保留非流式调用方式。

只使用模型文档支持的媒体类型和消息结构。部分 LLM 为纯文本，其他模型支持多模态；接入上传前检查格式、大小和内容限制，并测试真实素材。

部分模型提供结构化输出控制，其他模型主要依赖提示词引导。确认机制并在应用端验证数据；要求返回 JSON，并不代表每次响应都一定满足你的 schema。

只有接口支持且应用提供或启用相应工具时才能实现。模型描述工具调用不代表已经执行，接入时应明确工具协议、执行权限与结果处理。

提供相关来源、明确任务，并要求区分缺失信息与已知事实。对重要结果使用可信数据验证，持续测试重复失败的样例；模型和提示词优化不能代替必要审核。

通常分别计算输入与输出 token，部分模型还有其他档位。结合当前价格和使用量响应估算，并计入反复发送的对话历史，长上下文会增加每轮成本。

检查错误与模型限制，减少过长上下文、控制并发并按情况设置有界重试。流式响应只收到部分内容时，应记录状态并设计恢复方式，避免静默重复一个对话轮次。

模型页、API 文档和模型专属 llms.txt 提供对应端点、鉴权、消息结构与示例。将 Key 保存在服务端，并在结果进入自动化业务操作前进行验证。