别再用写传统 API 的思维去设计 AI 接口了，这样很容易被 Token 账单搞崩溃
但当你把这个逻辑套用到大模型接口上时，你会发现确定性完全失效了。AI 接口本质上是概率性的，即便你设置了 temperature=0，在面对复杂的 Prompt 或长上下文时，输出依然可能在“完美执行”与“格式崩溃”之间反复横跳。如果你依然沿用传统 API 的单向校验逻辑，你的系统在生产环境下会极其脆弱。
一个真正能跑在生产环境的 AI Endpoint，其工作流必须从“线性执行”转变为“循环校验”。一个完整的链路应该是：验证请求 → 构建 Prompt 与上下文注入 → 调用模型产生概率性输出 → Schema 校验与语义检查 → 触发重试/修复/回退方案 → 返回最终结果。
在这个流程中，最核心的差异在于“校验”环节的位移。在传统 API 中，校验只在入口处做一次参数检查即可；但在 AI 接口中，校验变成了前后双向的防御。
首先是前置校验。除了基础的类型检查，你必须面对 Prompt Injection（提示词注入）的风险。如果不对输入长度做硬性限制，或者不拦截恶意指令，用户可以通过一个精心设计的 Prompt 迅速刷爆你的 Token 配额。比如，在处理 GPT-4o 等高成本模型时，如果不对 max_tokens 做严格的端到端控制，一次异常的循环请求就可能导致成本飙升。
而最令人头疼的是后置校验。模型可能会返回一个格式正确但逻辑离谱的 JSON，或者在关键字段上漏掉一个引号，导致前端解析直接抛出 JSON.parse 错误。由于 Token 成本极高，你不能在检测到错误后简单地进行无脑重试（Retry），因为这会成倍增加延迟和成本。你需要构建一套轻量级的修复机制，比如利用正则表达式快速补齐缺失的括号，或者在检测到语义偏差时直接走 Fallback 兜底方案，返回一个预设的静态结果。
这种设计逻辑的转变，直接导致了工程实现的复杂度升级。最明显的是延迟（Latency）变得不可控，你无法给用户承诺一个固定的响应时间；其次是幂等性处理变得极其复杂，因为同样的请求在不同时间点可能得到略有差异的答案。
现在我在设计 AI 接口时，重心已经从“如何调通接口”转移到了“如何处理模型不听话”的边界情况上。不再追求一次性成功，而是通过构建一套严密的“校验-修复-兜底”闭环，将概率性的输出强行约束在业务可接受的确定性范围内。
