本文讨论了在向 AI API 发出初始请求时如何管理成本和防止意外支出。它强调了为实验定义清晰参数的重要性，包括最小有用查询、可接受的重试次数、用于跟踪使用情况的可观察指标以及停止进一步扩展的决策过程。该文以 Azure API Management 为例来说明速率限制策略，但强调这些策略并非普遍适用。它建议用户定义自己的停止路径和可观察信号，而不是仅仅依赖提供商的限制。 AI
影响 为开发人员提供了有关在初始测试阶段管理 AI API 成本和防止意外支出的实用指南。
排序理由 文章提供了关于使用现有服务（AI API）的指导，重点是成本管理和最佳实践，而不是宣布新产品或前沿技术。
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