能力概览
Modelink 聚合文本、多模态、推理、代码、图像和视频等多类模型,帮助团队用统一入口覆盖不同 AI 任务。
核心优势
- 模型丰富:统一访问多类模型系列,便于按任务选择能力和成本档位。
- 简单易用:兼容主流生态,适合 API 集成、编程工具和第三方客户端。
- 安全可靠:支持 HTTPS 传输、密钥治理、访问日志和生产级排障流程。
- 灵活接入:支持按任务组合不同模型,并结合用量监控、预算和缓存策略控制成本。
你可能需要了解
可以从以下问题开始选择阅读路径:
能力矩阵
了解模型能做什么,包括文本、推理、代码、工具调用、多模态和实时数据能力。
模型选型指南
根据任务复杂度、成本、延迟和质量要求选择合适模型。
缓存与长上下文优化
通过复用稳定上下文提高缓存命中率,降低长上下文成本。
缓存、工具与模型的关系
理解 Codex、Claude Code 的协议支持如何影响缓存命中率和模型适配体验。
API 接入点
确认 Base URL、区域选择与协议兼容策略。
Seedance 虚拟人像生视频自动临时素材
在火山格式与 Fal 队列上使用 auto_create_assets,为虚拟人像单次生视频自动完成临时素材审核与清理。
核心概念
- 模型:承载生成、理解、推理、多模态和工具调用能力的基础单元。
- 模型系列:同一提供方或同一技术路线下的多个模型版本。
- 能力:模型支持的输入输出类型、上下文长度、工具调用、结构化输出和多模态特性。
- 上下文窗口:模型一次请求可理解的输入规模,影响长文档、代码库和多轮对话体验。
- 上下文记忆:在多轮对话中保留必要历史信息,让回答保持连贯。
- 联网搜索:通过工具获取最新公开信息,弥补模型训练知识的时间边界。
- 深度思考:适合数学、代码、规划等复杂任务的分步骤推理能力。