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模型与能力

Fenno 通过通用 API 协议减少重复接入工作,但各协议仍有自己的鉴权 Header、请求字段和流式事件,应按实际使用的端点查阅对应参考。

具体可用的模型清单以控制台展示为准,并会随上游开放情况调整。本页只说明能力维度与 调用方式,不维护静态模型列表。下列每项能力都需要所选模型和路由支持,不代表所有模型通用。

能力矩阵

能力说明典型端点
文本生成对话、补全、长文写作、代码生成/v1/chat/completions、/v1/responses、/v1/messages
多模态输入图片、PDF 等作为输入内容同上(消息内容改为数组结构)
工具调用Function Calling / Tool Use,可并行或多轮同上(tools 字段)
结构化输出仅支持的 OpenAI 兼容模型与请求Chat 使用 response_format;Responses 使用 text.format
推理模式能力与预算依模型而定Chat、Responses、Messages 的推理字段不同,按端点查询
提示缓存复用长前缀,降低重复上下文成本同上(自动或显式缓存标记)
流式响应增量返回,便于实时展示同上(stream: true)
图像生成文生图、图像编辑/v1/images/generations、/v1/images/edits
向量化Embeddings/v1/embeddings

模型标识

模型使用字符串标识,常见写法有 gpt-*、claude-*、gemini-* 等。建议:

  • 在代码里把模型名集中为常量或配置项,便于切换;
  • 生产环境固定具体版本,避免“最新别名”带来的行为漂移;
  • 灰度时按 Key 或业务维度分流,而不是在客户端做随机选择。

协议选择建议

计费与能力确认

以控制台和实际账单中当前模型的计费定义为准,不要仅凭 HTTP 失败或 usage 缺失就认定没有费用。参阅用量与成本管理。

模型出现在列表中不代表全部端点、图片、工具或缓存能力都可用,应按业务逐项验证。模型查询只负责发现 ID,不是完整能力探测。