在 AI 漫剧这个方向，很多问题只有在真正上线后才会暴露出来。
在 Demo 阶段，模型写得好不好，是核心关注点；
但当项目进入真实用户、真实流量环境后，优先级会迅速发生变化：
能不能稳定生成，比写得多惊艳更重要。
这篇文章，记录的是我们在一个 AI 漫剧项目中，面对 Claude / GPT API 波动时的一次系统级调整过程。
一、项目背景：AI 漫剧对系统稳定性的天然高要求
这个项目并不是简单的“单次文本生成”，而是典型的 长流程内容创作系统：
- 剧情生成往往是 20+ 回合的连续对话
- 同一时间存在 多个角色上下文
- 用户对中途失败极其敏感（剧情断了基本不会重来）
- 晚上 8–11 点是明显的调用高峰
在这种场景下，任何一次 API 超时或失败，都会被用户直接感知。
二、最初的方案：单模型直连，其实很常见
项目早期的选择非常“正常”：
- 剧情生成主要使用 Claude
- 辅助任务使用 GPT
- 代码层面直接对接官方 API
在流量不大的情况下，一切看起来都没问题。
但当用户量上来之后，问题开始集中出现。
三、真正的问题：模型没变弱，系统却变脆了
我们遇到的并不是“模型能力下降”，而是更隐蔽、也更难处理的问题：
1️⃣ API 偶发超时或限流
生成过程被打断，长剧情直接失败。
2️⃣ 响应时间抖动
某些请求突然慢 2～3 倍，整体体验明显变差。
3️⃣ 单点故障放大
一旦 Claude 或 GPT 出现区域性波动，整个功能直接不可用。
这时我们意识到一个关键事实：
把系统稳定性，完全押在单一模型 API 上，本身就是高风险设计。
四、为什么“简单重试”并不能解决问题？
一个很自然的想法是：失败了就重试。
但在 AI 漫剧这种场景下，重试有明显问题：
- 重复生成，容易破坏剧情一致性
- 多次重试会显著放大延迟
- 成本不可控，且对失败无根本改善
我们真正需要的不是“请求级补救”，而是：
模型级兜底能力。
五、方案转向：从“选模型”到“选架构”
这次调整的核心，不是换掉 Claude 或 GPT，而是改变接入方式。
我们开始尝试引入 多模型 API 聚合层，目标很明确：
- 单一模型波动时，系统仍可继续工作
- 业务层对模型切换无感知
- 不增加过多工程复杂度
六、多种接入方式的实际对比
在 AI 漫剧场景下，我们对几种常见方案做了对比：
稳定性与扩展性对比
| 方案 | 单点风险 | 自动兜底 | 维护成本 |
|---|---|---|---|
| 单模型直连 | 高 | 无 | 低（初期） |
| 手动多模型 | 中 | 低 | 高 |
| 聚合 API | 低 | 高 | 低 |
结论很清晰：
聚合层是唯一同时兼顾稳定性和工程可控性的方案。
七、为什么我们最终采用了 PoloAPI
在实际落地过程中，我们选择了 PoloAPI，原因主要集中在工程层面。
1️⃣ 多模型自动路由，天然抗波动
- Claude 出现波动时，可自动切换至 GPT 或其他可用模型
- 对业务逻辑无侵入
- 长剧情生成不再“中途死亡”
2️⃣ OpenAI 协议兼容，迁移成本极低
- 原有 GPT 接入代码基本无需重写
- Prompt 可以直接复用
- 模型切换不影响上层逻辑
3️⃣ 更适合生产环境的稳定性设计
在真实运行中，聚合层提供的能力包括：
- 多节点调度
- 请求失败自动兜底
- 调用与消耗可观测
这些能力在 Demo 阶段不显眼，但在真实流量下非常关键。
八、这次实践带来的一个核心结论
这次调整之后，我们对 AI 内容生成系统形成了一个明确判断：
模型能力决定上限，系统架构决定下限。
尤其是在 AI 漫剧这种长流程创作场景中，
稳定性永远不应该依赖单一模型的“运气”。
九、给同类项目的一点建议
如果你正在做类似 AI 漫剧、长文本生成、剧情创作类应用：
- 不要等问题出现才考虑兜底
- 不要把“换模型”当成应急方案
- 提前设计好多模型策略，成本反而更低
在我们的实践中，是通过像 PoloAPI 这样的聚合层来完成这一点的。
