SJSEBD

引言 大模型的生命周期不仅包含前期的预训练与微调（Fine-tuning），更关键的是后期的工程化部

摘要 当团队需要大规模调用大模型接口，开发者会面临两种路线：基于 One-API、New-API、L

在大模型全生命周期中，API架构设计直接影响训练效率与推理体验。如何在协议兼容、调用性能与使用成本之

摘要 大模型微调训练不只是算法与数据集的工作，数据采样、评估推理、多模型对照实验环节，会大量调用外部

绝大多数企业的AI落地路径高度一致：先用轻量级场景跑通Demo，再试图推向全业务线。但测试环境与生产

摘要 AI Agent 智能体系统，会大量触发工具调用、多轮迭代推理，对 API 网关的容错、协议完

摘要 越来越多 AI 应用采用多模型混合架构，不同业务模块分别调用 GPT、Claude、Gemin

引言 当开发者需要同时调用多款大模型，就会面临一个选择：是投入资源搭建 One‑API 这类开源中转

引言 现在做 AI 应用开发，很少只使用单一模型。业务里经常同时用到 GPT 系列做逻辑处理、Cla