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评审不是为了拖进度，而是避免上线第一周全员救火。下面这份清单偏小团队视角，默认你们已经完成连通性测试，正在考虑要不要把中转层放进生产链路。

这几年帮人看接入方案，有几个误区反复出现。写下来给以后自己备用。它不是教程，更像几条踩坑后的备注。

模型列表一长串，截图好看，真接上业务以后卡住的往往是：半夜报错没人知道该找网关还是找上游、月初对账发现和自建统计差一截、换个模型要改十几个文件。

连通性测试只能说明密钥和网络大致没问题。要把中转站放进正式链路，我更习惯按「迁移成本 → 持续负载 → 异常行为 → 账单对齐」顺序加压，而不是只看第一次 200 OK。

Gemini 的热度背后，是 AI 应用入口和生态位置的变化，企业和开发者都需要重新看这件事。

这篇不讲模型参数，更多聊 Gemini 这种 AI 工具怎么进入普通人的写作、整理资料和日常工作。

这篇主要回答几个实际问题：Gemini 适合什么场景、Gemini API 值不值得接、国内团队怎么先做小范围验证。

围绕 Gemini API 怎么用、Gemini 适合哪些场景、API 中转站怎么选，这篇给出更直接的判断方法。

今天凌晨，GPT-5.5 Instant 发布后，网上很快热闹了起来。

企业评估 Gemini，别只看模型能力，还要看云上架构、权限、监控、成本和多模型治理。

换个角度看，很多人搜 Gemini，不是想看模型发布会复述，而是想判断它能不能放进自己的产品或工作流。

如果你在做 AI 应用开发，Gemini 值得试，但最好先看它在接口、输入结构和异常处理上能不能跑稳。

普通团队看 Gemini，不用先卷参数，先看它能不能帮客服、内容、知识库或办公流程省下真实时间。

这篇按开发接入来写，重点放在 Gemini API、模型网关、日志、重试和成本统计这些上线前绕不开的细节。

这篇偏实操，围绕 Gemini API 接入、错误处理、RAG、多模型配置和压测指标，把容易漏掉的工程问题摊开讲。