拿到 API Key 并成功返回一句话，只能证明最小调用链能够工作。正式接入前，企业还要确认数据、权限、版本、成本和故障处理。 首先确认数据会发送到哪里，供应商如何处理输入输出，是否用于训练，日志保存多久，能否满足企业的数据分类要求。敏感信息应在发送前最小化或脱敏。 其次管理密钥。密钥只放在服务端环境或专用凭证系统，不写进前端、代码仓库、截图和共享文档。为不同环境使用独立密钥，并准备轮换与泄露处置。 第三确认模型与接口版本。模型名称、上下文、工具能力和弃用时间可能变化。配置应可追踪，升级前用固定样本回归，不能在生产中无记录切换。 第四设计限流和成本控制。设置并发、超时、重试上限、每日预算和异常告警。遇到限流时采用退避，而不是立即无限重试。 第五处理失败。模型超时、返回格式错误或工具执行中断时，系统应该停止、降级还是转人工？高影响任务必须有明确状态和幂等控制。 第六保留证据。记录请求时间、模型版本、必要的请求标识、用量、结果和人工修改，同时避免日志再次泄露敏感数据。 具体模型、价格和接口应以接入当天的官方资料为准。本篇不为了增加链接而指向宽泛专题页。 本文在提纲整理和初稿撰写中使用了AI辅助，发布前已人工复核事实与表达。