让每一次数字化启航
都踩在极光般的算力之上

五块能力拼图，组成你的极光算力航道

每张卡片对应一个可独立接入的模块，均可通过同一套 OpenAI 兼容协议调用，避免多厂商胶水代码。

01 ⚡

统一推理网关

一个 endpoint 聚合多模型，按权重与成本自动路由；支持流式 SSE 与函数调用。

故障切换 < 800ms

02 🧭

向量检索服务

混合检索（向量 + 关键词）召回，支持元数据过滤与分片重建索引。

召回率提升 23%

03 📊

可观测与计费

逐请求追踪 token 消耗、缓存命中与失败原因，账单可按项目/密钥维度拆分。

成本可视到 0.01 元

04 🧩

开发者工具链

CLI 一键生成脚手架、本地 mock 网关、提示词版本管理与灰度发布。

接入耗时 ↓ 70%

05

动态交互工作台

拖拽式编排多步 AI 流程：输入清洗 → 检索增强 → 模型生成 → 结构化校验。每个节点可单独设超时、重试与降级策略，全流程在极光渐变背景中实时回放。

典型流程 4 节点 → 上线 1.5 小时

上线前的 6 条硬核检查项

• ✓
  密钥分级，不把生产 Key 写进前端按环境签发三套密钥（dev / staging / prod），前端一律走自家后端代理；生产 Key 开启 IP 白名单与每日额度上限，建议单 Key 日限额先设 50 元再逐步放开。
• ✓
  给每个请求打 trace_id，并设 3 个延迟阈值首 token ≤ 300ms、整段 ≤ 8s、超时 12s 强制中断；把 trace_id 透传到日志与计费表，线上问题定位平均可从 40 分钟压到 6 分钟。
• ✓
  检索增强先定 chunk 参数再调模型中文文档建议 chunk 512 token、重叠 64 token、top-k 取 4~6；先用 200 条真实问题跑评测集，召回率低于 80% 时优先改切分而非换模型。
• ✓
  流式输出必须做断流兜底SSE 断开时保留已生成片段并允许「继续生成」；对 JSON 结构化输出使用 schema 校验，解析失败重试上限 2 次，避免把半截结果写进数据库。
• ✓
  成本按「输入/输出」双维度监控输出 token 通常是成本大头，开启提示词缓存与结果缓存；命中缓存可降低 30%~45% 费用，缓存 TTL 建议按业务设 10 分钟到 24 小时。
• ✓
  上线前跑三类回归功能回归（30 条黄金问答）、压测回归（并发 50 持续 5 分钟）、异常回归（模型限流 / 向量库超时 / 网络抖动），三项全绿再切生产流量。

参考基线：在 4 核 8G 的服务实例上，单实例建议并发上限 40，超过后先扩容网关层而非直接换更大模型；把重试放在网关而不是业务代码里，可减少约 60% 的重复计费。

三步接入，编号即顺序

来自一线工程团队的声音

把三套模型 SDK 收敛成一个网关后，我们的接入代码从 1400 行降到 260 行，回归测试时间缩短一半。

陈工 · 平台架构师智能客服 SaaS

提示词缓存命中率稳定在 60% 以上，月度推理成本比自建方案低了约三分之一，账单还能按项目拆分。

林工 · 技术负责人跨境电商工具

检索增强的切分参数建议很具体，按 512/64 调整后，客服问答的首答准确率从 71% 提到 88%。

赵工 · 算法工程师企业知识库厂商

按用量起步，按治理升级

自建 · 单厂商直连 · 本平台

极光效果在真实界面中的落点