模型广场

先理解这项功能

模型广场是能力发现入口，展示账号当前可以使用的模型及其说明。模型是否适合业务不能只看榜单或参数规模，需要用真实数据评估质量、延迟、成本和安全。

本文面向接入文本、向量、图像、语音或视频模型的开发者、架构师和业务负责人。完成本文后，你应当能够独立完成配置、验证结果，并知道出现异常时应该保留哪些信息。

云资源和模型能力会随区域、库存、模型版本及账号权限变化。页面显示的可用规格、价格、配额和状态是本次操作的直接依据；文档用于解释操作逻辑和风险边界。

完成后你将获得

• 完成模型能力配置或 API 验证
• 建立密钥、预算和请求日志管理方式
• 识别模型输出、数据与生成内容的合规边界

从任务、能力、价格和限制建立候选模型。

开始前的准备

先完成以下准备，再进入控制台操作。对生产环境而言，准备阶段还应明确资源负责人、费用归属、数据级别和回滚方式。

• 确认账号已完成必要认证并有可用余额
• 在模型广场核对当前可用模型、价格、上下文和模态
• 为开发、测试和生产创建独立 API Key，不在浏览器端暴露密钥
• 准备不含无必要个人信息、商业秘密或未授权素材的测试输入

完整操作步骤

按照下面的顺序执行。每完成一步都应检查页面反馈，不要在状态仍为“处理中”时连续提交相同操作。涉及删除、重装、退款、密钥禁用等不可逆动作时，应再次核对资源名称和影响范围。

1. 按任务筛选

先区分对话、推理、代码、向量、重排、图像、语音或视频，再按语言和上下文要求筛选。

2. 阅读模型说明

关注输入输出模态、上下文、流式支持、已知限制、价格单位和可用状态。

3. 建立候选清单

选择能力层级不同的主模型、经济模型和回退模型，避免生产只有单一依赖。

4. 进入模型体验

使用经过脱敏的代表性样本，固定系统指令和参数，对比输出与耗时。

5. 记录选型结论

保存模型标识、评测集版本、指标、成本和不适用场景，作为后续变更基线。

生产使用建议

功能能够使用并不等于已经具备生产条件。正式承载业务前，请把可观测性、权限、费用和数据恢复纳入同一套运行基线。

• 固定生产使用的模型与参数，并通过评测集完成回归
• 为请求设置超时、并发上限、指数退避和总重试次数
• 只记录排障所需字段，对输入输出日志执行脱敏和访问控制
• 对外提供生成内容时配置内容安全、人工复核和生成标识
• 按密钥和项目查看用量，设置预算并定期轮换密钥

建议为关键资源建立变更记录，至少包含操作者、时间、原因、预期结果、实际结果和回退步骤。团队协作时，不要通过聊天工具传递密码或完整 API Key。

相关规则

• 大模型云服务协议
• 人工智能生成内容标识规则

常见问题与排查

排查时先确认影响对象、开始时间和最近一次变更，再区分是浏览器、账号权限、平台资源、网络还是应用自身问题。提交工单时，请附上资源 ID、请求 ID、发生时间、错误信息和已经执行过的排查步骤；不要提交密码、完整密钥或身份证件原图。

请求返回认证或权限错误

检查 Authorization: Bearer 格式、密钥状态、所属项目和模型权限。不要把完整密钥粘贴到工单或截图中。

响应变慢或被限流

查看模型日志与并发情况，按错误码使用指数退避和随机抖动，并为客户端设置总重试上限。

输出质量或格式不稳定

固定模型版本与采样参数，保留最小复现输入和 Request ID；对关键业务增加结构校验、人工复核和回退模型。

完成检查清单

离开页面前，逐项确认：

• 操作对象、所属项目和费用主体正确，页面状态与预期一致
• 关键数据已有独立副本，临时文件、公开端口和测试密钥已经清理
• 资源负责人、预算与通知接收人已经明确
• 必要的资源 ID、订单号或 Request ID 已记录，便于后续审计和支持
• 已阅读与本功能相关的专项协议，并理解计费、数据和违规处置规则

如结果与本文不一致，应停止继续扩大变更范围，通过页面右上角“工单支持”提交问题。