摘要：
一、整体架构视角：从“API 网关”到“模型运行层” 早期的 LLM API 聚合服务商，本质上是一个请求转发型网关： 接收请求 → 转发至指定模型 → 返回结果。 但在 2026 年，这种架构已无法支撑多模型并行、Agent 工作流和生产级稳定性需求。 现代聚合平台更接近一个模型运行时系统（Mod 阅读全文
posted @ 2026-01-13 17:38
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摘要：
在大模型能力持续迭代的背景下，Claude Opus 4.6 被不少开发者关注的核心原因并不只是参数规模，而是其在长上下文处理与复杂推理稳定性方面的持续表现。 对于企业而言，模型能力只是第一步。真正的关键在于： 能否稳定接入 能否控制成本 能否满足合规与 SLA 要求 能否规模化部署 本文从“百万上 阅读全文
posted @ 2026-02-11 11:41
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摘要：
最近在测试 Anthropic 发布的 Claude Opus 4.6 时，一个问题反复出现： 当模型支持百万级上下文窗口后，我们还需要 RAG 吗？ 这个问题并不只是技术好奇心，而是一个真实的架构选择问题。 如果长上下文能力足够强，是否可以直接“全文喂给模型”？ RAG（Retrieval-Aug 阅读全文
posted @ 2026-02-06 17:07
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摘要：
判断一：单模型在多模态项目里，真的不太行 一开始我们还是很“传统”的思路： 找一个最强的模型，统一搞定。 但多模态一上来（图 + 文 + 文档），问题马上就暴露了： 理解、推理、生成混在一起 输出结构经常漂 下游系统接结果很痛苦 后来才意识到一个事实： 多模态项目，本身就不是“一个模型”的问题。 判 阅读全文
posted @ 2026-02-01 15:15
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摘要：
在 AI 模型不断发展升级的背景下，Claude 4.5 系列带来了 Sonnet、Opus 和 Haiku 三款子模型，每个模型都有其独特的优势和适用场景。尤其是 Opus 4.5，它以其强大的推理能力和响应速度在复杂任务中脱颖而出。 但对于脚本创作者来说，如何在 推理精度 与 响应速度 之间找到 阅读全文
posted @ 2026-01-26 14:13
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摘要： 
在将 Gemini API 引入企业级生产环境的过程中，许多团队会在同一个技术点上反复踩坑： SSE（Server-Sent Events）流式传输在跨境场景下的延迟与不稳定问题。 在功能验证阶段，这类问题往往不明显； 但当 Gemini 被用于智能客服、实时代码补全、流式内容生成等实时交互场景时， 阅读全文
在将 Gemini API 引入企业级生产环境的过程中，许多团队会在同一个技术点上反复踩坑： SSE（Server-Sent Events）流式传输在跨境场景下的延迟与不稳定问题。 在功能验证阶段，这类问题往往不明显； 但当 Gemini 被用于智能客服、实时代码补全、流式内容生成等实时交互场景时， 阅读全文
posted @ 2026-01-24 13:49
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在做 AI 项目的最初阶段，我和大多数工程师一样，把注意力几乎全部放在了模型本身： 哪个模型效果更好 哪个模型更新更快 哪个模型性价比更高 但当项目从 Demo 走向真实业务，我逐渐意识到一个事实： 真正决定系统能不能长期跑下去的，不是模型，而是 API 接入架构。 模型会不断变化，但一旦 API 阅读全文
posted @ 2026-01-23 14:07
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摘要：
很多人一听到 API 聚合 / 中转，就下意识觉得“多了一层，会不会更复杂”。 但从工程角度看，这一层反而是在简化业务系统。 典型结构是： 业务系统--→API 聚合/中转层--→多个模型/多种能力来源 这层存在的意义只有一个： 把变化、不稳定性、失败率，挡在业务之外。 模型切换、失败回退、成本控制 阅读全文
posted @ 2026-01-17 17:58
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2026 年的大模型生态，有一个明显变化：节奏太快了。 新模型、新版本、新能力的发布周期，已经远远快过大多数应用团队的迭代速度。 现实情况往往是： 模型刚部署好，外部能力已经更新 微调效果还没稳定，新架构又出来了 工程刚适配完一轮，API 规范又变了 问题并不在团队能力，而在于节奏不匹配。 当模型能 阅读全文
posted @ 2026-01-16 10:26
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摘要：
很多人在讨论大模型自建时，第一反应是算力、参数量、效果指标。 但在真实工程里，自建项目很少是“模型效果不行”而失败的，更多是被系统复杂度慢慢拖垮。 模型跑起来并不难，真正难的是： GPU 需要长期占用，还得预留峰值 推理服务要稳定、可扩展、能限流 模型版本升级要可回滚 Prompt、参数要不断调 接 阅读全文
posted @ 2026-01-15 12:24
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