接入 AI API，拿到第一条成功响应只是开始。真正上线前，还需要确认请求可复现、失败可定位、用量可解释。下面这五个检查点，适合在开发环境逐项完成。

1. 从当前文档复制最小请求

先在 模型和价格 中确认要使用的能力，再到 开发文档 查看对应接口。核对请求方法、路径、认证方式和必填参数。第一次调用尽量使用最小参数集，成功后再逐项加入业务选项，避免同时修改多个变量。

2. 确认响应形式与任务状态

不同接口可能返回文本、文件链接或任务标识。对需要等待结果的任务，按照对应文档查询状态，区分“请求已接受”和“结果已完成”。收到任务标识后应保存下来，方便后续查询和排查。

3. 为失败准备处理路径

参数错误应先修正输入；认证失败应核对凭据；遇到限流则减少并发并延后重试。对可能产生费用的请求，不要因为一次网络超时就立即反复提交，先确认上一条请求是否已被接受。日志可以记录时间、接口、HTTP 状态和请求标识，帮助定位问题。

4. 用实际任务核对用量

上线前，用少量有代表性的任务检查效果、耗时和使用记录。模型选择应结合完成任务的质量与成本，不能只看单次报价。计费口径以当前页面和接口说明为准；需要排查时，可以从控制台的使用历史找到对应调用。

5. 把密钥留在服务端

不要把账户令牌写进网页源码、移动端资源或公开仓库。由自己的服务端读取密钥并发起请求，对外提供符合业务需求的接口。提交日志和截图前，也要检查是否包含令牌或其他敏感信息。

完成这五步后，再逐步增加并发和业务流量。一个可维护的接入流程，应当让每条请求的输入、状态、结果与用量都能被追踪。