AI & API

模型目录 / API 检测 / 代码助手

公开模型目录、效果参考和代码助手入口。模型列表可见不代表请求可用。OpenAI 模型列表需要鉴权;下方 Python 3 示例以隐藏输入读取密钥,不把密钥写进命令历史或进程参数,不打印密钥,也不启用调试日志。仅向官方 HTTPS 地址发送,运行前确认环境、账户权限和费用。 前提:Linux/macOS/WSL2 POSIX shell、Python 3、可交互 TTY;拒绝无 TTY 与所有重定向,GetPassWarning 视为错误。密钥隐藏输入,不进入历史/argv;只打印状态码及模型 ID,错误响应体隐藏。不启用调试日志,确认 HTTPS、账户权限及费用。

分类:AI

核验信息

范围与状态:仅公开链接 HTTP 只读检查;链接能打开不等于命令运行、模型调用或部署完成。未执行脚本、未调用付费模型、未测试生产服务。实际运行状态:unknown(未实测)。

适用环境:浏览器查看公开模型信息;API 兼容、模型权限与版本 unknown。

费用:阅读公开资料不代表服务免费;订阅、API、流量与 VPS 费用以供应商规则为准,具体费用 unknown。

风险:脚本可修改系统或删除数据;网络检测须授权;媒体注意版权与账号规则;API 不要泄露凭据。原指南安全提醒仍适用。

  • OpenRouter Models · 核验日期:2026-10-06T06:49:40.760Z · 公开链接可达(非功能实测);HTTP 200
  • LM Arena · 核验日期:2026-10-06T06:49:37.912Z · 待人工核验;HTTP unknown
  • GitHub Copilot · 核验日期:2026-10-06T06:49:34.306Z · 待人工核验;HTTP 200

来源:本页当前公开链接与只读报告;403、验证码、timeout 不判定为坏链。定期检查报告仅供人工复核,不自动改文案。

Original notes

我会怎么用

需要比较模型、验证 API 可用性,或给自托管应用接入多个模型的人。

推荐顺序

  1. 先列出业务需求:上下文长度、响应速度、结构化输出、视觉能力和预算,而不是先看排行榜。
  2. 用最小请求验证鉴权、模型名、区域和限额,再逐步加入流式输出、工具调用和重试。
  3. 记录每次请求的模型、延迟、状态码、token 用量和错误类型,才能比较供应商的真实体验。
  4. 为生产调用设置超时、预算上限、降级模型和密钥轮换,测试密钥与生产密钥分开。

结果怎么看

  • 模型榜单是参考,不是你的业务基准;用自己的短 prompt 和失败案例做小型回归集更有意义。
  • HTTP 200 不代表回答可用,还要校验 JSON schema、工具调用参数和内容安全策略。
  • 中转服务的价格、日志和数据保留政策差异很大,低价不等于适合敏感数据。

常见坑

  • 把 API key 写进前端、Git 仓库、shell 历史或公开日志。
  • 无限重试 429/5xx,造成费用失控和雪崩;应使用退避并设置总预算。
  • 升级模型后只看成功率,不检查输出格式、延迟和中文质量变化。

安全提醒

  • 命令仅交互 TTY 隐藏输入,不写历史/argv;拒绝无 TTY 与全部重定向,不打印错误响应体。
  • 生产数据发送给第三方模型前,先确认服务商的数据使用和保留条款。

维护者备注:AI 工具的第一优先级是可观测和可回滚;能清楚知道“为什么失败”,比单次回答惊艳更重要。

可打开的链接

命令速查

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