AI 应用产品化

一个聊天 Demo 和可上线的产品之间，差的不是模型，而是工程细节。

一、账号与鉴权

用户体系要能撑住付费与配额管理：注册登录、API Key 或会话鉴权、按账号隔离上下文。

二、成本与计费

Token 就是钱：

• 输入 / 输出分模型计费，缓存命中往往更便宜
• 给免费用户设每日额度，防滥用
• 用量按请求维度记录，方便出账单

三、限流与降级

// 简易限流中间件思路
if (usage(uid) >= limit) return res.status(429).json({ error: '请求过于频繁' });

模型超时或报错时，要有缓存兜底与优雅降级提示，而不是直接 500。

四、评测体系

上线后“感觉变差了”是最难回答的问题。建立评测集：按场景留一批输入与预期输出，每次改版自动跑一遍回归，质量才有基准。

五、监控告警

记录每次请求：模型、Token、耗时、错误码。画四条曲线：成功率、延迟 P95、成本、用户留存——数据会告诉你下一步该优化什么。