AI 应用从 Demo 到上线

最近在做长文档分析和大型代码库处理时，明显感觉到传统 128K 上下文已经开始吃紧。 于是实测了一轮 Claude Opus 4.6，重点关注它的百万 token 上下文能力，以及工程落地可行性。

聊天记录迁移看似是产品功能，实则暴露了 AI 工程的新问题：当应用开始“有记忆”，上下文与状态管理正在成为系统设计的核心挑战。

随着 AI 项目从 Demo 走向生产，单模型接入逐渐暴露出稳定性与维护成本问题。本文结合真实工程实践，对比多模型 API 接入方式，分析聚合式架构在可维护性、扩展性与长期运行中的价值。

如果只看模型能力，Opus 4.5、GPT-5.2、Gemini 3 Pro 都各有优势。但在真实项目里，我越来越清楚地意识到一件事：真正影响项目走向的，并不是模型本身，而是我们一开始用什么方式去接

医疗 AI 项目实测发现，模型效果之外，稳定性、可控性与连续性才是关键。通过对比多家中转平台，本文分析为何 poloapi.cn 更适合医疗生产环境长期运行。

在内容生成类 AI 应用中，模型选型往往被低估。 很多团队在早期测试时，会得出一个相似结论： 但当应用进入真实使用周期，尤其是小说、科幻、AI 觉醒这类长文本创作场景后，这个判断往往会被推翻。

基于业务场景，分析 Gemini API 跨境调用中常见的高延迟问题，并从工程角度说明如何将首包延迟从 1800ms 优化至 320ms，以及 poloapi.cn 在稳定性与生产可用性上的实践经验。

在做 AI 应用时，一个非常常见的起手动作是： 这个顺序在 Demo 阶段通常没有问题，但在真实项目中，它往往是后续不稳定、难维护和频繁重构的根源。

AI 漫剧项目实践，分析了在 Claude / GPT API 波动场景下常见的稳定性问题，说明单模型直连的风险，并对比多种接入方案后，总结出通过多模型 API 聚合实现自动兜底与不中断运行的工程思路