作者回顾了几个用于将Claude和OpenAI等大型语言模型集成到项目中的API网关服务。关键评估标准包括易于集成、清晰的模型命名、透明的定价和计费、是否适合长上下文场景、高峰使用期间的稳定性以及高效的故障排除。作者强调，这些网关作为长期项目的关键基础设施，影响成本、稳定性和模型切换灵活性，而不仅仅是简单的请求转发器。 AI
影响 选择合适的API网关会显著影响AI驱动应用程序的成本、稳定性和可维护性。
排序理由 文章讨论了用于集成现有AI模型的工具（API网关），而非新的AI发布或研究。
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<p>这段时间陆续试了几个大模型 API 中转站，主要是为了给项目接入 Claude、OpenAI 这类模型时少踩点坑。</p> <p>一开始我以为中转站差别不大，能请求、能返回、价格别太离谱就行。但真正接到项目里之后，会发现区别其实挺明显：有的平台便宜但扣费规则不够清楚，有的平台模型列表很多但命名容易混，有的平台测试时没问题，一到高峰期就开始不稳定。</p> <p>所以这次整理时，我没有只看“单价”，而是把几个更影响长期使用体验的点放在一起看：</p> <ul> <li>接入是否顺手</li> <li>模型命名是否清楚</li> <li>价格和扣费是否…