接入 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.7 的企业 API 层。
一套 OpenAI-compatible 接口，面向企业试点提供模型权限、预算限流、请求日志和接入协助。
面向复杂推理、代码和通用业务任务
面向长文本、分析和高质量输出场景
{
"model": "claude-opus-4.7",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "分析客户反馈并给出处理建议"
}
]
}标准响应携带 request id 和 usage。客户团队可以把调用问题定位到一次请求。
把模型调用变成可运营的系统接口。
模型调用进入产品后，成本、权限、稳定性和排障都会变成运营问题。Gatecraft 把这些控制点做成同一套交付流程。
客户请求进入后，先过策略，再执行模型，最后归档账本。
验证客户 key、客户状态和请求来源。
检查模型权限、RPM、并发和预算。
按授权模型处理请求，支持非流式和 SSE。
写入 request id、tokens、成本、延迟和错误。
统一接入面
服务端只配置 Base URL、API key 和模型名，后续模型权限和预算在交付侧调整。
权限和预算边界
按客户控制模型权限、RPM、并发和月度预算，把试点流量限制在可解释范围内。
请求级账本
记录 request id、模型、tokens、延迟和错误，方便排查、复盘和月度对账。
试点交付节奏
从模型选择、限额设置到接口联调，围绕第一个业务场景完成可上线验证。
适合需要快速验证 AI 能力、但又不希望把模型凭证、权限和账单分散到多个业务系统里的团队。
试点阶段用同一组测试验证模型能力和响应质量。
比低价 API 入口贵，贵在可控、可查、可验证。
低价入口通常很难解释模型来源、账单和稳定性。Gatecraft 不承诺无限量，也不做静默替换，把模型权限、预算和请求记录放到明面上。
不做静默降级
客户请求哪个已授权模型，就按该模型处理；模型不可用时返回错误和 request id，不用低成本模型悄悄替换。
用量可以对账
每次调用记录模型、tokens、延迟、错误和 request id，便于客户抽样核对调用质量和费用。
支持能力验证
可用同一组 smoke tests 验证 JSON 输出、流式输出、长文本、代码和复杂推理表现，排查时按 request id 追踪。
客户从一条标准请求开始。
Base URL、API key、模型名、chat completions。文档覆盖模型列表、流式输出、错误响应和 request id 排查。
curl https://api.gatecraftai.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $GATECRAFT_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5-nano",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "用一句话解释 Gatecraft AI。" }
]
}'为第一个生产场景开通可控 AI API。
适合正在把 AI 能力接入产品、客服系统、研发工具或内部自动化流程的团队。