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

**概括：**AI网关是将企业的实验探索转化为生产的关键工具。AI网关通过有效管理API流量、控制成本、提升可靠性和安全性，支持企业在AI技术快速发展的环境中持续创新，能够确保可扩展性和灵活性，使企业能应对不断增长的业务需求和复杂的AI服务，实现高效的智能应用部署。AI 网关对于管理快速发展的 AI 进程以及从实验过渡到大规模生产至关重要。随着 AI 稳步成为各个行业的游戏规则改变者，保持快速的创

开发者门户是管理微服务架构中 应对API 复杂性管理的的一种优秀解决方案。开发者平台提供的 API 目录就像一个超级有序的图书馆，可以让开发团队成员们轻松找到和使用不同的 API，不管是内部API接口、还是对外开放的API接口。开发者门户通过识别冗余代码和促进遵循组织标准来优化 API 管理。API 目录充当所有内外部API 的集中存储库，为产研领导们提供了对组织 API 生态系统的全面可视性。开

随着企业规模的扩大，其基础设施、服务以及API的复杂性往往增长得更为迅速。在这种增长背景下，了解现有资源并合理利用这些资源变得愈发困难。尤其是当你涉及到外部开发者和第三方应用开发者时，创建一个了解和交互基础设施、服务和API的中央平台能够节省时间并简化入门流程。这就是开发者门户的作用所在。通过开发者门户，企业可以有效管理开发生态系统的复杂性，让人们更容易找到他们所需的资源并完成工作。本文将和大家探