指南 / 第三方 AI API
使用第三方 AI API 前应该验证什么？
帮助团队评估第三方 AI API 端点的证据清单。
简要回答
应检查协议兼容性、重复可用率、延迟范围、模型标识表现、用量信息、数据处理条款和失败方式，并把直接观测证据、服务商声明和实验性行为比较明确分开。
运行证据
确认端点在受控请求下能够重复工作，而不是只看一次服务商演示。
- 多次样本的可用率
- 响应结构完整性
- 延迟范围与超时表现
- 模型标识和结束原因一致性
- 用量信息
商务与安全背景
技术验证不能替代合同、隐私、数据驻留、支持和价格审查。这些信息必须来自服务商和你自己的采购流程。
行为证据
受控比较可以说明候选端点在指定基准下与参考端点表现一致，但仍不能证明共享权重或服务商意图。在真实生产参考/候选运行通过审查前，ModelTrust 会把这项能力保持为研究预览。
决策原则
只有当观测证据、服务商条款和你自己的业务测试都可以接受时，才应采用端点。服务商或模型更新后需要重新检查。
先从直接观测证据开始。
检查端点、查看证据格式，并了解方法的科学边界。