去年做一个售后助手，只需要 chat.completions 把工单文本丢给 GPT 就行。今年产品加需求：用户发截图要能解析、发语音留言要能转写、运营还要批量出配图。这时候才发现，多模态不是「多调几个接口」这么简单：l 图：OpenAI 用 image_url，Claude 用 image content block，Gemini 用 inline_datal 音：GPT 走 Audio API

个人阶段核心诉求是「五分钟跑通」。这时候 OpenRouter 注册即用，SiliconFlow 有免费额度，词元无忧也有体验金，三者都没门槛。但个人阶段最容易忽略的是代码写法会不会把未来锁死。很多人把 base_url 硬编码进业务函数，等公司要采购时，发现换平台=重构。建议个人阶段就养成习惯：PythonLLM_BASE = os.getenv("LLM_BASE_URL")LLM_KEY =

摘要随着大模型应用落地加速，越来越多开发者会遇到多模型接入难题：不同厂商 API 协议不一致、网络延迟波动、用量统计混乱。目前行业主要分为自建开源网关与托管式 API 中转站两大路线，OneAPI、LiteLLM 是自建领域热度最高的工具，OpenRouter 是海外主流托管平台，而词元无忧 API 作为国内托管网关代表，在国内团队业务场景下有独特优势。本文从运维成本、稳定性、企业合规、适用场景四

摘要大模型生态越来越丰富，国产大模型、海外大模型并存，很多项目需要同时接入多款模型做灰度、降级、A/B 测试。手动维护多套 SDK、多套密钥，代码臃肿难以维护。API 中转站（AI 网关）成为解决多模型管理的主流方案，OneAPI、LiteLLM、OpenRouter、词元无忧 API 是市面上关注度较高的产品。本文从原型、测试、生产三个阶段，讲解如何借助 AI 网关完成多模型统一管理，帮助开发者