TokenLab 部落格

傳統的 API 是為閱讀文件的開發人員所設計。而「Agent-first」的 API 設計則顛覆了這一點：透過結構化的錯誤回應、自我修正提示以及機器可讀的端點，讓 AI agent 能夠在無需人工介入的情況下從錯誤中恢復。

速率限制（Rate limits）是 AI 應用程式在生產環境中發生故障的最常見原因。以下說明各個供應商如何實作這些限制，以及如何建立具備彈性的重試邏輯。

這是一份關於構建串流 AI 聊天機器人的逐步教學，包含模型切換、對話歷史記錄以及錯誤處理功能。採用 Python + FastAPI，已準備好投入生產環境使用。

為什麼單一模型 Agent 會遇到瓶頸，以及如何構建多模型 Agent，將任務路由至最合適的模型，以實現成本、速度與效能的最佳化。

Skills 能將 Claude Code 從通用助手轉變為領域專家。以下是如何編寫、安裝及分享自訂 Skills 的方法，將您團隊的最佳實踐編碼其中。

在 Cursor 和 Cline 中使用 TokenLab 的逐步設定指南，以及關於 Windsurf 目前對 BYOK 模型支援的現實評估。