01先定场景，再选模型
别一上来就挑最大参数模型。客服问答、文档摘要这类任务，先用 small-chat 档（上下文 32K、单次上限 4K tokens）压测；命中率低于 85% 再升级到 large-reason。经验值：约 70% 的常规场景用小档即可达标，成本可降 60% 左右。
人工智能平台开发 · 创想无限
把 AI 创想 落到每一次
把 AI 创想 落到每一次
真实的产品调用里
面向开发者与企业团队的人工智能平台：模型接入、数据可视化、智能解决方案与用户体验优化，在一套控制台里串起来。平均 9 分钟完成首个 API 调用，从想法到可用 Demo 通常不超过 1 天。
99.95%近 30 天接口可用性
142ms文本推理 P50 延迟
3.6 万每周活跃开发者
实用指导清单
第一次接入平台，按这 5 步走就够了
每条都给出可执行的参数与阈值，照着做能把「跑通」的时间压到半天以内，少踩常见的鉴权、限流与费用坑。
02密钥与限流一次配好
为测试、预发、生产各建一个 API Key，按环境隔离。默认 QPS 建议：测试 5、预发 20、生产 100，超限返回 429 时用指数退避重试（首次 300ms，最多 4 次）。密钥放服务端环境变量，切勿写进前端代码或仓库。
03把提示词当代码管
提示词模板单独存一份带版本号的配置，每次改动记录变更原因与评测分数。建议基线：同一批 50 条测试集上，准确率波动超过 ±3% 就回滚。这样 AI 展示效果不会因为一次随手改词而整体退化。
04埋点先行，再谈优化
接入时就上报四类指标：调用量、P50/P95 延迟、错误码分布、单次 token 消耗。阈值参考：P95 > 2s 或错误率 > 1% 触发告警。有了这些数据，用户体验优化才有依据，而不是凭感觉调参。
05灰度与降级兜底
新模型先放 5% 流量跑 24 小时，观察一致率与成本曲线，再按 5% → 25% → 100% 放量。同时准备一条规则兜底：大模型超时 1.2s 即切换到轻量模板回复，保证对话不中断。这套智能解决方案能把线上事故影响面控制在个位数比例。
数据可视化面板
近 7 天
平台关键指标，一眼看懂
下列数值为演示口径，真实面板支持按项目、模型、时间段三个维度下钻，并可按团队导出周报。
各能力模块调用占比
通用能力
检索增强
本季重点推广
每日调用量走势
日均调用1,284 万次
峰值 QPS4,620
平均 token 成本0.42 元 / 万
缓存命中率37%
合作伙伴墙
和这些团队一起，把 AI 用到日常里
覆盖教育、零售、制造、医疗与内容行业，合作方通过开放接口把平台能力嵌进各自的产品流程。
星图教育科技智能题库与批改
柚子零售门店选品预测
岚峰制造质检图像识别
和光医疗病历结构化
青石内容多语种译校
南巷生活客服会话助手
工作流程步骤
从注册到上线，四段推进
按下面顺序推进，通常 1 天内可完成首个可用 Demo，2 周内可完成一次小范围灰度发布。
阶段一 · 账号与环境准备
注册团队账号后创建 3 个环境（测试 / 预发 / 生产），每个环境生成独立 API Key，并绑定用量上限，防止误调用产生意外账单。
阶段二 · 模型接入与联调
用官方 SDK 完成首次调用，建议先跑通「文本生成 + 向量检索」两条链路，再接入图像理解。联调阶段把超时设为 8s、重试 2 次。
阶段三 · 评测与调优
准备 50～200 条覆盖真实业务的评测集，每轮改动后重跑，记录准确率、延迟与成本三项。准确率提升不足 2% 的改动不必合并。
阶段四 · 灰度发布与观测
按 5% → 25% → 100% 放量，每档观察 24 小时；同时开启告警：错误率 > 1%、P95 > 2s、成本单日涨幅 > 20% 任一触发即暂停放量。
环境就绪 约 20 分钟
创建团队、划分环境、生成密钥并设置用量上限，把权限交给对应同学，避免后期权限混乱。
- 产出一份环境与密钥对照表，标注负责人
- 为生产环境单独设置每日费用上限
链路跑通 约 3 小时
从最小可运行示例开始，先固定一种输入格式，再逐步补充异常分支与重试策略。
- 首次调用成功即记录一次基线延迟
- 空输入、超长输入各测一遍边界
效果评测 1～3 天
用真实业务样本构建评测集，把「感觉变好了」换成可比较的分数，才能持续迭代。
- 评测集不少于 50 条，覆盖至少 3 类意图
- 每次改动保留前后对比截图与指标
灰度上线 2 周内
小流量验证稳定性与成本曲线，再逐档放量；上线后保持每周一次指标复盘，把问题前置发现。
- 灰度期间保留快速回滚开关
- 每周输出一页指标周报，供团队对齐
场景图集
这些界面，来自真实的日常使用
同一套平台能力，在不同团队手里长成了不同的样子。下面四张图展示典型使用场景。
