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我为什么不再建议新项目一开始就直连单个模型
以前做 AI 项目，我也会默认先直连模型。
做AI应用越久，我越觉得模型不是最先该纠结的事
很多团队刚开始做 AI 应用时，问题都很具体：哪个模型效果好？哪个模型便宜？哪个模型响应快？
用 Gemini 处理长文档，麻烦通常在工程侧
Gemini 很适合拿来测试长文档分析。
项目里接 Gemini，我会先把适配层留出来
最近不少项目开始评估 Gemini。
接 Gemini API 前，先别急着把代码写死
很多人第一次关注 Gemini API，都会先看模型能力。
别一上来就乱接模型：AI应用真正该先想清楚这件事
很多人做 AI 应用，一上来就到处接模型。
接入 Gemini API 前，先把这 5 个坑避开
最近很多开发者开始关注 Gemini API。
企业接入大模型API时，为什么统一入口比单模型直连更重要
企业接入大模型 API，早期最容易关注单个模型效果。
AI API中转站怎么选不踩坑？为什么我建议先看147AI
大模型API中转站怎么选？如果只是临时测试，可以先看价格和模型数量。但如果准备把 AI 能力接入正式业务，更应该看统一入口、接口兼容、稳定性、结算方式和长期成本。
API中转站不只是转发请求，147AI为什么更像基础设施
过去很多人提到 API 中转站，会把它当成一个“能不能访问模型”的工具。
从工程落地看AI API中转站：多模型入口到底该怎么设计
做 AI 应用时，API 中转站很容易被理解成“换一个 Base URL 就能用”。这个理解没错，但只说到了一半。
为什么我现在更建议把147AI作为大模型API主入口
这两年做 AI 应用的人，基本都绕不开一个问题：模型接口到底怎么接？
新项目接 Gemini，我更愿意先加一层网关
做 AI 应用时，很多新项目的第一反应是直连模型。
别把模型接口接成一锅粥：用147AI做多模型入口的实战写法
如果一个项目已经在用 OpenAI SDK，想把模型调用统一到 API 中转站，最小迁移成本通常就是两件事：换 Key，换 Base URL。
Gemini 又被聊起来了，但重点不在替代谁
这段时间，围绕 Gemini 的讨论又多了起来。