您如何使用API将AI集成到应用程序中？

Question

Accepted Answer

开发人员通常通过调用**AI API**（如OpenAI、Anthropic或云AI服务）向应用程序添加AI功能——发送请求并接收AI生成的响应，无需训练模型。理解如何使用AI API越来越有价值。

## 使用LLM API

```js
// call an LLM API (e.g. OpenAI/Anthropic) to add AI to your app
const response = await fetch('https://api.provider.com/...', {
  method: 'POST',
  headers: { 'Authorization': `Bearer ${apiKey}`, 'Content-Type': 'application/json' },
  body: JSON.stringify({
    model: 'a-model',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Summarize this: ...' }],   // the prompt
  }),
});
// → get an AI-generated response (inference on a pre-trained model)
```

## 关键考虑因素

```text
✓ PROMPTING → craft good prompts (the input shapes the output) — prompt engineering
✓ COST → API calls cost money (per token) → monitor/optimize usage; cache where possible
✓ LATENCY → AI calls are slower than typical APIs → handle async; consider streaming responses
✓ ERRORS / reliability → handle failures, rate limits, timeouts; retries
✓ NON-DETERMINISM → the same prompt may give different outputs → design for variability
✓ SECURITY → protect API keys (never in client code); validate/sanitize AI output
```

## 构建AI功能

```text
✓ Common features: chatbots, summarization, content generation, classification, extraction,
  semantic search (with embeddings), Q&A (with RAG)
✓ Use STRUCTURED output (ask for JSON) when integrating AI into app logic
✓ Validate AI output (it can be wrong) → don't blindly trust; have fallbacks
→ developers add powerful AI features via APIs (no ML training needed)
```

## 为什么这很重要

理解如何通过API集成AI是有价值且越来越必需的知识，因为这是**大多数开发人员向应用程序添加AI功能的方式**，所以这是一项实用的、高需求的技能。

使用AI API（OpenAI、Anthropic、云AI服务）让开发人员能够添加强大的AI功能，而无需训练模型——使其成为AI集成到应用程序的主要方式。

理解**使用LLM API**——用提示发送请求并接收AI生成的响应（对预训练模型进行推理）——是开发人员使用的基本机制。

理解**关键考虑因素**对于构建健壮的AI功能特别重要：**提示工程**（精心设计提示，因为输入塑造输出）、**成本**（API调用按token付费，需要监控和优化）、**延迟**（AI调用较慢，需要异步处理和流式传输）、**错误处理**（故障、速率限制、超时）、**非确定性**（相同提示给出不同输出，需要为可变性设计）和**安全性**（保护API密钥，永远不在客户端代码中，验证AI输出）。

这些考虑因素将健壮的AI集成与天真的用法区分开来。

理解**构建AI功能**——常见功能（聊天机器人、摘要、内容生成、分类、使用嵌入的语义搜索、使用RAG的问答）、使用结构化输出（JSON）集成到应用逻辑中，以及**验证AI输出**（因为它可能是错误的，不盲目信任它，有备用方案）——反映实际的AI功能开发。

随着AI功能在应用程序中变得预期，通过API集成AI的能力（处理提示工程、成本、延迟、错误、非确定性和输出验证）是越来越有价值的、高需求的开发人员技能。

由于通过API集成AI是大多数开发人员添加AI功能的方式（无需训练模型），理解它——包括实际考虑因素（提示工程、成本、延迟、非确定性、安全性、输出验证）——是越来越必需的、高需求的技能，因此理解如何使用API将AI集成到应用程序中是有价值的、越来越重要的知识——开发人员添加AI功能的主要方式（通过API，对预训练模型进行推理），关键的实际考虑因素（成本、延迟、非确定性、验证）是健壮AI集成的关键，并且随着AI功能在应用程序中变得预期，这是一项越来越高需求的技能。