人工智能
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图片输入的成本不只由文件大小决定，还受模型细节档位、有效分辨率和长图切分方式影响。本文用一套可复核的输入策略，判断何时用低细节、何时保留高分辨率，以及长图如何切成可验收的局部图片。152 收藏
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多租户 AI 知识库最危险的故障不是检索变慢，而是把 A 租户的片段、缓存或引用带给 B 租户。本文从检索权限、缓存键、引用回显和审计证据四条线，拆解一套可验证的隔离方案。369 收藏
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多模态接口的图片费用不只取决于文件大小，真正影响预算的是输入分辨率、detail 级别、图片数量和重试策略。本文用一个可复用的请求预算表，说明什么时候使用 low、high 或 auto，并给出上线前的核对方法。165 收藏
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MCP 客户端拿到 resources/read 的空结果时，问题通常不在模型，而在 URI 没有按原值传递、内容类型判断错误或把资源列表缓存成了永久数据。本文按一次可复现的排查顺序，拆开 URI、contents、文本与二进制资源，以及缓存失效边界。104 收藏
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接入多个大模型后，真正难处理的不是把请求转发出去，而是主模型超时、限流或返回异常时如何在有限时间内切换备用模型。本文用一个可落地的网关流程说明超时预算、降级条件和结果标记应该怎样设计。102 收藏
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AI 应用上线后，成本失控通常不是因为某一次请求特别贵，而是输入上下文、输出长度和重试叠加后没有预算边界。本文用一个请求预算器拆解 token 估算、费用计算、阈值判断和超额降级，并给出可验收的 Go 示例。162 收藏
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同一个 AI 应用切换模型后，答案长度、语气和结构可能一起变化。本文用能力矩阵、版本化提示词和固定验收样本拆开这类漂移，给出路由决策、差异记录与灰度检查方法。288 收藏
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Cloudflare 在 2026 年 8 月发布 WebMCP 开发者预览后，网站可以把可操作能力交给浏览器代理。本文拆解工具暴露、页面上下文和人工控制边界，并给出评估预览能力时应检查的权限、确认和回退点。383 收藏
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多轮对话变长后，简单截掉旧消息很容易让模型丢失用户约束。本文从上下文压缩的边界出发，拆解摘要漂移、关键事实遗漏和回放验收，用可重复的测试样例判断压缩是否真的可用。418 收藏
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AI 流式回答在移动网络或代理切换时可能中途断开。本文用 SSE 的事件 ID、重连窗口和客户端游标，拆解如何续接未完成内容、避免重复片段，并给出可验收的状态与日志设计。231 收藏
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Embedding 模型升级或调整 dimensions 后，旧向量、查询向量和数据库索引可能不再兼容。本文用维度契约、双写灰度和检索验收三步，说明如何安全迁移并避免静默召回下降。313 收藏
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同一个模型请求失败，并不代表应该立刻换到下一个模型。本文按超时、限流、服务异常和内容拒答拆开处理，给出路由状态、重试边界、降级策略与可验收的实现路径。398 收藏