摘要：
前言与分析 本文将集众家之长，不仅提供保姆级的n8n接入教程，更将深入探讨API稳定性、成本控制以及国内环境下的最佳实践方案。 第一部分：AI自动化浪潮下的n8n与LLM 在2025年的尾声，AI已经不再是一个新鲜词汇，而是成为了每个技术人员、产品经理乃至普通白领必须掌握的工具。然而，回顾过去的一年 阅读全文
posted @ 2026-01-01 04:09
江南天阔
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摘要：
摘要：随着 DeepSeek、Claude 3.5、Gemini 3 等高性能模型的爆发，单一模型已无法满足复杂的业务需求。本文将从架构设计角度，探讨 "Model Aggregation"（模型聚合） 模式的必要性，深度解析 OpenRouter 协议的优势，并提供基于 Python SDK 的多 阅读全文
posted @ 2026-01-01 04:07
江南天阔
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摘要：大模型 API 动辄百万 Token 几百元的费用对于个人开发者和学生党来说是一笔不小的开销。实际上，2025 年的 AI 圈存在大量“免费午餐”。本文将深入盘点 Google Gemini、Groq、SiliconCloud 等全球主流的免费 LLM API 资源，深度评测其可用性、速率限制 阅读全文
posted @ 2026-01-01 04:05
江南天阔
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摘要：Gemini 3.0 Pro 的发布带来了原生的多模态能力，但在国内（CN Region）进行 API 对接时，开发者常面临 Geo-blocking 和支付验证两大难题。本文将从网络层和应用层出发，解析主流的接入方案，并提供一份基于 Python 的标准化调用示例。 技术背景 Google 阅读全文
posted @ 2026-01-01 04:03
江南天阔
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摘要：本文将带你从零开始深入了解LLM（大语言模型）API开发。我们将剥离复杂的数学原理，专注于工程实践，涵盖从核心概念（Token、Prompt、Temperature）到环境配置、API选择、以及构建真实对话应用的完整流程。如果你是正在寻求AI转型的开发者，或者希望快速将LLM能力集成到产品中的 阅读全文
posted @ 2026-01-01 04:02
江南天阔
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前言：2025年是大模型“百模大战”转入“推理落地”的关键一年。DeepSeek V3、Llama 3 70B 等开源权重的发布，让开发者有了更多选择。但当真正试图将这些模型部署到生产环境时，我们不仅要面对复杂的 CUDA 依赖，还要处理显存碎片、KV Cache 优化以及高昂的硬件成本。本文将从架 阅读全文
posted @ 2026-01-01 04:00
江南天阔
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TL;DR: 在 LLM 应用落地过程中，如何解决多模型供应商的 API 碎片化、成本不可控及合规审计问题？本文将深入探讨 "Unified AI Gateway" 的设计模式，并提供基于 Python 的路由层实现代码。 1. 为什么直接连接 Model Provider 是反模式？ 在早期的 P 阅读全文
posted @ 2026-01-01 03:58
江南天阔
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摘要：
Abstract: 随着 Model-as-a-Service (MaaS) 的普及，如何在受限网络环境下构建高可靠的 GenAI 应用成为工程挑战。本文将分析 Gemini 3.0 Pro 的 Native Multimodal 架构特性，并探讨基于 n1n.ai 聚合网关（Aggregation 阅读全文
posted @ 2026-01-01 03:57
江南天阔
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摘要：
Key Takeaways: 本文将从协议层分析 Google Vertex AI 与 OpenAI 接口在 SSE (Server-Sent Events) 处理上的差异，并分享在跨洋网络环境下，如何通过聚合层（Aggregation Layer）显著降低 Time-to-First-Token 阅读全文
posted @ 2026-01-01 03:56
江南天阔
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摘要：对于 AI 应用开发者而言，2025 年是幸福的，也是痛苦的。幸福在于我们有了 Gemini 3.0、GPT-5、DeepSeek V3 等强大的模型选择；痛苦在于，每个厂商的 API 接口地址（Endpoint）、认证方式（Auth）、计费规则都各不相同。本文将作为一份“大模型开发速查手册” 阅读全文
posted @ 2026-01-01 03:54
江南天阔
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