在做 AI 应用时，一个非常常见的起手动作是：
先选一个模型，然后围绕它写代码。
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。
在多个 AI 应用接入与上线过程中，我们逐渐意识到一个结论：
决定系统可持续性的，不是你选了哪个模型，而是你第一天是怎么接入 API 的。
下面从工程视角，结合代码，聊聊为什么「API 接入方式」比「模型选择」更值得优先考虑。
一、模型会变，但你的接入方式很难推倒重来
模型的变化速度，已经远远快于应用的迭代周期：
- 新模型上线
- 同系列模型分化（速度 / 成本 / 能力）
- 同一模型在不同阶段表现差异明显
如果你在第一天就把模型“写死”在代码里，后续几乎必然遇到重构问题。
❌ 常见但危险的写法
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key=API_KEY)
def generate_answer(prompt):
return client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
问题在于：
- 模型名不可替换
- 调用策略不可调整
- 所有业务强绑定单一模型
一旦你想：
- 对比模型
- 控制成本
- 做兜底切换
都会牵一发动全身。
二、工程上更合理的做法：先抽象“模型层”
在实际项目中，更稳妥的方式是先抽象一层模型配置，而不是纠结选哪个模型。
✅ 一个更可持续的基础结构
MODEL_CONFIG = {
"default": {
"model": "gpt-4.1",
"temperature": 0.7
},
"cheap": {
"model": "gpt-4.1-mini",
"temperature": 0.5
}
}
def call_llm(prompt, profile="default"):
cfg = MODEL_CONFIG[profile]
return client.chat.completions.create(
model=cfg["model"],
temperature=cfg["temperature"],
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
这个结构的价值在于：
- 模型可以随时替换
- 不同业务场景可以走不同配置
- 调用逻辑与模型选择解耦
即使你现在只有一个模型，这层抽象也一定会用得上。
三、稳定性问题，本质是“你是否假设 API 会失败”
很多 AI 应用在测试阶段表现正常，但一上线就出现问题，原因往往不是模型能力，而是：
- 超时未处理
- 限流未预期
- 异常未兜底
工程上，更成熟的假设应该是：
外部 API 一定会失败，只是频率问题。
✅ 最基础但经常被忽略的兜底逻辑
def safe_call(prompt, profile="default"):
try:
return call_llm(prompt, profile)
except TimeoutError:
return call_llm(prompt, profile="cheap")
except Exception as e:
log_error(e)
return None
这段代码不复杂，但它意味着一件事：
- AI 能力不再是“单点风险”
- 系统可以在异常时保持可用
当你开始这样写代码时，其实已经不再关心“哪个模型最强”，而是关心系统是否能持续提供服务。
四、当你需要多个模型时，问题会迅速放大
随着业务发展，几乎所有 AI 应用都会遇到这些需求：
- 不同任务使用不同模型
- 高峰期自动切换
- 成本受控
- 多模型对比与实验
如果你的 API 接入方式一开始就不支持这些能力，后续只能不断修补。
这也是为什么越来越多团队，会选择通过统一的 API 接入层来管理模型，而不是在业务代码里直接对接单一厂商接口。
例如通过像 poloapi.cn 这类提供统一接口的方式，可以在不改业务逻辑的前提下管理多模型调用策略，更适合长期运行的 AI 应用。
结语
做 AI 应用时，模型选择很重要，但它不应该是第一步。
真正决定系统能否长期演进的，是这些更基础的问题：
- API 是否可替换
- 失败是否可控
- 成本是否可管理
- 架构是否允许变化
当你把 API 接入当成工程基础设施，而不是一次性调用，很多“模型焦虑”自然就会消失。
如果你正在从 Demo 走向上线，
或者已经开始为稳定性和成本付出代价，
不妨回头看看：你第一天的 API 接入方式，是否已经限制了今天的选择。
这件事，往往比“选哪个模型”更值得提前想清楚。
