AI 应用开发｜大模型接入与业务工具定制
AI 功能需要接入一条真实业务流程。先明确输入是什么、输出给谁看、用户怎样判断结果是否可用，再选择模型和接口。适合从一个能验证的小功能开始，而非一次性接入所有模型。
把输出要求写成验收样例
例如起名工具需要记录偏好、生成推荐、展示解析并支持收藏。先准备正常输入、缺失信息和不合适内容的样例，约定输出格式与拒绝情况。名字建议和生成内容需要用户判断，不能把模型输出当作事实或专业结论。
密钥与用量由服务端控制
供应商密钥保存在服务器，不进入小程序或公开网页。后端校验身份、权限与用量，设置超时和限流。是否记录原始提示词、记录多久、谁能查看，需要在隐私与运维方案中明确，避免把客户敏感资料直接送往外部服务。
失败与重复请求也要设计
模型超时、返回格式错误和供应商限额都应有可理解的提示。带计费或积分的请求需要明确何时扣除、失败如何处理、重试是否重复扣费。不能把失败伪装成生成成功，也不能用演示数据代替真实模型结果。
区分页面演示和真实验收
AI 智能起名项目提供应用结构和本地界面证据，正式供应商、微信发布及支付验收仍待确认。新项目应分别验证界面、业务接口、真实供应商调用和实际费用。模型用量与质量随需求变化，需在小范围试用后评估。
相关产品实践
以下为工作室自身开发项目，发布状态与素材来源以各产品说明为准。