AI API · FOR DEVELOPERS & TEAMS
面向开发者与企业的 AI API 中转接入。
围绕多模型协同、缓存复用与高并发场景，
连接你的应用与模型能力。
MULTI-MODEL / CACHE-AWARE / STREAMING
模型与链路仅作方案说明 · 非实时服务状态
从重复上下文到请求高峰，
把缓存效率、响应体验和并发承载放在同一条调用链路上考虑。
以下为接入方案的技术评估维度，不代表已开通能力或性能承诺；具体支持范围与指标以确认方案和测试结果为准。
系统指令、知识背景和多轮会话，常常包含重复的提示前缀。提示缓存的价值，是在支持的模型与渠道上复用这部分计算。
稳定前缀 → 缓存读取 → 处理新增内容
提示缓存复用输入计算，不是把旧答案直接返回。命中条件与收益因模型、渠道和请求结构而异。
首字延迟 TTFT 衡量请求发出到收到首个 Token 的等待；SSE 流式响应让内容逐步呈现。评估时同时观察上游排队、输出速率和端到端耗时。
并发数、每分钟请求量 RPM 与 Token 配额 TPM 是不同维度。结合队列、负载均衡和限流保护，规划业务高峰时的承载方式。
本节用于解释方案评估维度，不表示本站部署了这些产品。参考 OpenRouter 提示缓存、延迟与性能说明及 LiteLLM 路由文档。
企业级接入需要同时考虑协议、渠道和运行治理。这些关键环节，构成完整的方案评估路径。
核对 SDK、接口格式、认证方式与流式事件，让应用与模型使用一致的接入约定。
根据渠道容量、延迟、模型能力及会话黏性设计路由策略，兼顾缓存复用与请求分配。
明确超时、重试和备用渠道的触发条件；流式输出开始后的失败需要单独处理，不能承诺无感切换。
围绕请求状态、Token 用量与错误分布建立观测口径，按项目讨论密钥权限和访问边界。
关注 SDK 接口、工具调用与现有应用的迁移要求。
接口类型与模型 IDAnthropic关注 Messages 协议、编码工具与长任务的接入要求。
Messages 协议兼容性Google关注原生与兼容接口的差异，以及输入内容类型。
原生或兼容接口国产模型按实际业务评估中文任务、部署方式与预算要求。
目标模型与版本以上用于模型选型，不是当前可用清单，也不代表厂商合作关系。版本、协议和能力以实际确认信息为准。
开发工具、客户端与业务代码，
都有各自的协议和配置要求。
现有教程正在复核，供核查思路参考；
实际配置以当前工具版本和接口说明为准。
工具、任务与目标模型
协议、渠道与性能目标
真实样本与调用链路
峰值容量与运行边界
不会。这里的 Prompt Caching 指复用重复输入前缀的处理结果，新的问题仍由模型生成回答。它不同于直接复用完整答案的响应缓存；是否命中取决于模型、渠道、前缀结构与缓存有效期。
低延迟应同时观察首字延迟 TTFT、生成速率和端到端耗时；高并发则要区分同时进行的请求数、每分钟请求量 RPM 和 Token 配额 TPM。建议用真实业务样本测试，并记录峰值负载下的排队、错误率与 P95 延迟。页面不展示未经实测的性能数字。
本站用于服务介绍、接入资料与需求咨询，不提供在线调用、账号充值或密钥管理。实际服务入口和接入信息将在确认方案后另行提供。
先确认工具允许配置的协议、地址、模型名和认证方式，再与目标接口逐项核对。接入文档提供核查思路，不把“兼容接口”等同于所有功能均可用。
不是。模型页面用于选型讨论，实际可用版本、接口能力和渠道需要在咨询时确认，不代表与模型厂商存在官方合作关系。
请准备目标模型、预计输入输出用量、并发和数据要求。具体报价、付款方式、发票及服务条款以双方确认的信息为准，本站不展示未经确认的售价。
从目标模型、现有工具与流量预期出发，讨论适合你的接入方案。