LLM API 通过 HTTP 调用大语言模型：你传入提示词、消息历史与参数，服务返回生成文本或结构化结果。它让产品快速具备对话、摘要、分类、信息抽取与简单推理能力，而不必自训模型。计费通常按 Token，延迟与上下文长度因模型而异。
你会接触的概念
- Token：计费与上下文的基本单位，中英文换算方式可能不同
- Context Window：一次请求可容纳的上下文长度
- Temperature：控制随机性；越低越稳定，越高越发散
- Function Calling / Tools：让模型触发外部函数或检索
选型提示
对比延迟、价格、上下文长度、中文表现、地区可用性与数据留存政策。对生产系统，还要评估限流、重试策略与内容安全过滤。先用同一批测试题跑多模型，比只看榜单更可靠。
落地注意
提示词要可版本管理；对关键输出做校验与人工复核；日志中脱敏用户隐私。智能体场景更要限制工具权限，防止越权调用。本站 AI API 栏目提供导航入口，接入细节与服务条款请以官方文档为准。
成本与质量平衡
对高频简单任务可用更小更快的模型；对高风险输出提高人工审核比例。缓存重复请求，压缩提示词中的冗余上下文。建立回归题集，模型或提示词变更时先跑一遍再发布，避免线上质量漂移。
上线后持续抽检输出，建立敏感主题拒绝策略，并给用户提供反馈入口。模型升级要灰度，不可一次性全切。提示词、工具权限与日志脱敏，应写进发布检查单。