模型 API 接入前应准备什么

任务目标

在写第一行接入代码之前，把模型选择、调用量级、数据范围、接口约束、计费与合规要求确认清楚，避免接入后返工。

适合与不适合

适合：

• 已有明确的产品场景，需要用模型能力增强现有功能。
• 能估算调用量级与峰值。
• 有可以脱敏处理的真实样本用于验证。

不适合：

• 还没有明确场景，只是「先接上试试」。
• 必须传输高敏感数据且无脱敏与合规方案。
• 对延迟与成本没有任何预期，无法判断可接受范围。

材料与权限准备

• 预期使用的模型清单及选择理由。
• 调用量级估算：日均、峰值、单次输入输出长度。
• 数据范围说明：会传什么数据，是否含个人信息或业务机密。
• 可用的测试凭据与环境。
• 负责接口开发、数据与合规的人员。

具体步骤

1. 定义调用需求：明确场景、触发时机、输入输出与失败时的降级行为。
2. 估算量级：日均调用量、峰值 QPS、单次 token 规模。
3. 确定模型：列出候选模型，记录选择理由与取舍。
4. 核对平台约束：支持模型范围、接口文档、调用限制、计费规则。
5. 核对数据边界：哪些数据会外传，平台的数据处理说明是否与你的合规要求一致。
6. 小规模验证：用真实脱敏样本做调用，记录成功率、延迟、异常类型与输出质量。
7. 设计降级：超时、限流、返回异常时产品应如何表现。
8. 成本测算：按估算量级测算费用，确认在可接受范围。
9. 记录结论：形成《接入准备记录》，含所有核对项与未解决项。

产出示例

一份《接入准备记录》：场景与调用需求、量级估算、候选模型与选择理由、平台约束核对表（模型范围 / 接口 / 限流 / 计费 / 数据处理）、小规模验证结果、降级方案、成本测算。

结果检查

• 候选模型在平台上确实支持，且版本明确。
• 接口文档与实际调用行为一致。
• 限流与配额已确认，且有降级方案。
• 计费规则理解正确，成本测算在预算内。
• 数据处理说明与合规要求一致。
• 验证样本足够接近真实场景。

常见失败

• 先接后想：没有场景定义直接接入，难以评估成败。
• 低估峰值：按平均值估算，上线后被限流。
• 忽略数据边界：未确认平台如何处理传入数据。
• 只测成功路径：没有测超时、限流、异常返回。
• 没有降级：模型不可用时整个功能不可用。

替代路径

如果只是想评估模型能力而非接入产品，可先通过平台控制台或官方界面手工试用，不必写代码。如果需要把 AI 融入业务流程而非单点调用，参考《一个 FDE 试点应该交付什么》。

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