APIPark v1.8 强势来袭，为服务管理注入全新活力！本次更新给大家带来更丰富的功能升级：通过直观的服务调用监控报表，您可以轻松掌握请求次数、网络流量、Token 消耗等关键指标，全面洞察集群运行状态；实时日志查询功能让 API 与 MCP 的历史请求一目了然，支持流式数据整理与参数查看，助力高效调试与优化。从智能数据可视化到便捷日志输出，APIPark v1.8 以更强大的服务治理能力，赋

Dify 支持通过 API 接口形式接入和大模型供应商通道两种方式接入 APIPark；前文已经介绍第一种接入的方式了，今天教大家第二种形式接入，也就是通过 Dify 原生大模型服务商通道接入 APIPark！通过原生大模型服务商通道接入 APIPark 的好处是，你可以用 Dify 平台对原生大模型的功能来管理 APIPark 的统一 AI 接口，玩法更多。准备工作注册 Dify 官网部署 AP

开发者们好！APIPark v1.7 震撼来袭！通过一键接入 MCP Server，开发者能够将传统 API 瞬间转化为高效的 MCP 服务，解锁 AI Agent 与工具生态的无缝协作。无论是简化集成流程还是加速智能应用开发，APIPark v1.7 版本都为您提供前所未有的便捷与性能，助力构建未来智能生态！Github 地址：https://github.com/APIParkLab/APIP

随着 AI 技术的快速发展，以及 AI Agent 的出现和流行，AI Agent 已广泛应用于业务自动化和流程优化。然而，大模型的核心能力主要集中在逻辑运算层面，要让 AI 更好地解决实际业务问题，还需与企业现有的能力 API 深度结合。APIPark 通过基于 API 的集成和开放管理，平台支持企业快速整合现有的 API 资源，帮助企业高效地将多个大模型与业务系统的 API 无缝集成。通过深度

Deepseek 的热度持续不减，全球人民都关注使用，连我朋友他那快70岁的老母亲也让他帮忙注册下载来学煲汤，甚是夸张....然而，每次问多一个问题后，就会出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示，真是感到很无奈。毕竟，Deepseek 面对全球海量用户的涌入，服务器压力巨大的情况一时半会是难以完全解决的，也就是说企业用户想要正常接入 Deepseek 到业务流程上还需要等等。但是，又怕错过 AI 逆

开发者们好！APIPark V1.6 版本重磅上线！现已全面支持自定义渠道 AI 大模型接入，只要符合 OpenAI 格式的大模型都可以快捷接入！1. 统一模型调度接口1.1 新增全局 Model 参数路由：在任意已接入渠道中，通过 "model=供应商ID/模型名称" 格式参数即可直接调用目标模型。1.2 自动完成渠道路由、鉴权参数传递、响应格式标准化2. 新增 LLM 供应商接入2.1 预集成

生成式 AI 的崛起让大模型成为数字时代的“水电煤”，但高昂的调用成本却让中小企业和开发者望而却步。当小企业还在为“100万 tokens 够不够用”纠结时，个人开发者已深陷“免费试用账号”调用额度过多的泥潭。今天，我们来看一下如何通过 APIPark 将这些免费的额度统一接入管理起来，并实现跨平台额度自动调用，即使面对分散的羊毛，也能让你一把抓出体系化价值！APIPark 的 APIKey 资源

[❤️新增] 新增支持 AI 模型负载均衡：同时接入多款大模型，当原定的 AI 服务商无法访问时，实现平滑的故障转移，让您的客户不会受到 AI 服务商的异常影响。[❤️新增] 新增支持 AI APIKey 资源池：可针对同一 AI 服务商录入多个APIKey，系统自动调度可用的APIKEY，摆脱原厂的各种限制。[❤️新增] 新增 AI token 消耗统计：可查看指定时间范围内，调用各 AI 服务

近日，国产AI 大模型 DeepSeek 在中美科技圈引发热议，被誉为大模型领域的“黑马”。1月27日，DeepSeek 应用登顶苹果中国区和美区应用商店免费 App下载榜，甚至在美区超越了 ChatGPT，成为榜首。DeepSeek 的崛起无疑为全球 AI 领域注入了新的活力，也让全球看见中国 AI 团队的创新能力。 APIPark 在一个月之前已经支持 DeepSeek 的接入了！只需简单几步

随着人工智能技术的飞速发展，将大型语言模型（LLM）部署到生产环节变得日益复杂。特别是在AI和基于LLM的API需求激增的当下，这一挑战尤为突出。Gartner的预测显示，到2026年，由AI和LLM工具驱动的API需求将激增超过30%，这无疑强调了高效模型管理的重要性。在这方面，企业面临的一个主要难题是如何在不同模型间灵活切换，比如GPT-4和Anthropic。每个模型都有其独特的API接口，

随着多种商业、开源的 LLM（大型语言模型）流行，越来越多的企业将人工智能整合到工作流中去，而这也对大模型的调用提出了新的要求。无论是在产品设计、后端开发还是数据分析方面的需求，LLM 和 GenAI （生成式人工智能）的应用都已成为企业保持竞争力的关键。AI 技术的快速发展也带来了在同一项目中使用多个 LLM 的需求，企业会对不同 AI 的能力、性能、调用成本等等都会经过比较，以便在开发和生产阶

北京时间12月12日上午，OpenAI证实其聊天机器人ChatGPT正经历全球范围的宕机，ChatGPT、Sora及API受到影响。OpenAI 更新事故报告称，已查明宕机原因，正努力以最快速度恢复正常服务，并对宕机表示歉意。 此次 OpenAI 故障持续了 4小时10分钟，毕竟 ChatGPT 每周活跃用户超过 2.5 亿，严格来说，这是一场 P0 级的生产事故了。这一问题影响了包括 苹果 iO

AI 大模型的快速发展正推动各行业的增长。根据相关报告预测：“未来十年内，AI 的年均增长率预计将达到 37.3%，全球企业将在 2027 年前在 AI 领域投入 8000 亿美元”。这种蓬勃发展促使许多企业进行战略转型，技术团队也必须重新思考如何构建、运行、扩展及保护 AI 应用和基础设施。与传统基于扩展应用程序接口（API）构建的应用不同，AI 应用依然通过 API 进行交互，但输入和输出却是

**自从 OpenAI 推出 ChatGPT 开始，AI 领域经历了巨大的变化。**针对不同的使用场景进行了优化，OpenAI 提供了多个版本的AI模型。一些模型响应速度更加的快，还有一些则更加注重精度。令我，还有许多其他厂商和模型可供选择，比如 Hugging Face 上近两万个开源模型。在如此多样化的 LLM（大语言模型）生态中，“用一个 LLM 就解决所有问题”的设计思路似乎已经难以满足实

随着越来越多的组织将生成式AI引入生产环境，他们面临的挑战已经超出了初步实施的范畴。如果管理不当，扩展性限制、安全漏洞和性能瓶颈可能会阻碍AI应用的推广。实际问题如用户数据的安全性、固定容量限制、成本管理和延迟优化等，需要创新的解决方案。本文我们深入探讨了一些独特的应用场景和策略，如：语义缓存、提示保护、提示增强和动态负载均衡等等，及如何帮助企业构建具有弹性、安全性和可扩展性的AI驱动应用。通过探

随着多种商业大型语言模型（LLM）流行，企业将人工智能（AI）整合到工作流程的有了新的要求。无论是在用户界面/用户体验（UI/UX）设计、后端开发还是数据分析领域，LLM和生成式人工智能（GenAI）的应用都已成为企业保持竞争力的关键。AI 技术的快速发展也带来了在同一项目中使用多个 LLM 的需求，可能是大家为了更好的比较它们的性能、调用成本，或者是为了在开发和生产阶段能够更加灵活切换不同的模型

随着AI 大模型技术的兴起，全球产品更新和面市进程速度肉眼可见的加快，Product Hunt 作为全球知名的产品发现平台，每日都会精选出一系列产品能力强劲的新产品，这些产品不仅代表了技术前沿，还反映了市场的发展趋势。上周 Product Hunt （10.28-11.3）上的最佳产品榜单，出现了一次令人振奋的现象：华人创造者们在全球创新舞台上大放异彩，Top10 榜单上有 40% 产品出自华人团

在人工智能技术不断进步的今天，AI已成为推动全球经济增长的关键动力。预计到2027年，全球企业在AI技术上的支出将达到8000亿美元，年均增长率达到37.3%。这一趋势不仅改变了企业的业务模式，也对企业的安全策略提出了新的挑战，尤其是在构建、运行、扩展和保护AI应用程序及其底层网络和基础设施方面。AI网关的兴起与作用：生成式AI技术的兴起为企业业务系统带来了新的安全挑战，同时也催生了对管理AI服务

概况：大模型（LLM）的发展带来的技术红利，以及企业业务逐渐向AI转型，LLM 常见的安全漏洞、网络攻击手段变化已经成为企业要迫切关注的问题，本文来探讨一下，如何通过 API 管理策略有效防范LLM的风险。近年来，随着大型语言模型技术的迅猛发展，各行各业对AI 应用或者业务与AI的结合的热情不断高涨。然而，无论是哪一种新兴的技术的出现，都不可避免地给使用者会带来或者暴露出新的安全漏洞问题。那么下面

随着大模型的发展，越来越多企业将生成性AI应用投入生产和业务当中，因而企业组织的系统应用也将面临前所未有的多重挑战，包括：如何遵循AI安全政策、如何理解用户行为，以及确保应用的可靠性和性能。AI网关旨在帮助企业应对AI调用的挑战及更多问题。AI网关充当组织内AI的中心访问点，通过单一接口无缝集成多个模型提供商。本文中，我们将讨论实施AI网关的好处和挑战，以及企业组织如何从这种架构中受益。首先我们有