直接结论
选择模型 API 时，先定义产品功能，而不是先选模型品牌。把需求拆成输入类型、输出格式、响应时间、质量标准、失败代价、调用量和数据风险，再比较 OpenAI、Claude、Gemini、Mistral、Cohere 等候选 API。早期原型优先选择文档清楚、SDK 稳定、成本可估算、替换成本低的方案。
产品原型阶段最容易被模型能力吸引，但真正决定能否落地的是 API 是否适合具体功能。一个聊天模型、推理模型、语音模型或视觉模型，只有在成本、延迟、错误处理、上下文、权限和替换路径都能被解释清楚时，才适合进入产品原型。早期团队还需要把提示词、评测样例和输出格式单独保存，避免未来切换供应商时重写整个产品逻辑。
先定义功能，不要先定义模型
同一个模型 API 可以做很多事，但产品原型只需要验证一个具体功能。先写清楚用户输入什么、系统输出什么、输出被谁使用、错误会造成什么后果。
- - 明确是文本、代码、图片、语音还是结构化输出。
- - 明确输出是否需要 JSON、引用、分数或操作建议。
- - 明确失败时是否允许重试、降级或人工接管。
把成本和延迟提前算进原型
原型阶段不需要极致优化，但不能忽略单次调用成本和响应时间。如果一个功能在演示里可用，但真实使用量下成本不可控，它就不适合作为默认方案。
保留替换路径
模型 API 市场变化很快。提示词、评测样例、输出 schema 和错误处理最好独立保存，不要把整个产品逻辑写死在某一个供应商的特殊行为上。
决策矩阵
| 判断项 | 适合选择 | 暂时避免 |
|---|---|---|
| 功能匹配 | 模型能力正好覆盖当前原型功能。 | 为了追求最强模型而使用过重方案。 |
| 成本可估算 | 能估算每个用户、每次任务或每月调用成本。 | 只知道单价，不知道真实 token 或调用量。 |
| 工程集成 | 文档、SDK、错误码和限流说明清楚。 | 需要大量临时适配才能稳定调用。 |
| 替换空间 | 提示词、schema、样例和评测可迁移。 | 产品逻辑高度依赖某个模型的不可控习惯。 |
替代方案
先用 ChatGPT 或 Claude 手动验证
适用时机： 功能还没验证，不确定用户是否需要。
代价： 速度快，但不能证明 API 成本、延迟和稳定性。
选择开源或自托管模型
适用时机： 数据控制、成本规模或私有部署比最快上线更重要。
代价： 控制力更强，但部署、推理和运维成本更高。
用工作流工具封装 API
适用时机： 团队工程能力有限，只需要轻量原型或内部流程。
代价： 上手快，但复杂错误处理和性能控制会受限。
常见问题
原型阶段应该选最强模型吗？
不一定。原型阶段应该选能最快验证功能、成本可估算、集成稳定、未来可替换的模型 API。
什么时候需要多个模型供应商？
当质量、成本、可用性或合规风险不能由一个供应商承担时，再设计多供应商 fallback；不要一开始就过度复杂化。