研究
TokenLab 如何增强 AI API 的可靠性：契约、可观测性与模型真实性
AI API 的可靠性取决于明确的请求契约、实用的错误语义、请求级别的可观测性以及当前模型的真实性。TokenLab 将这些要素视为一个统一的系统。
7月9日Crypto
精选
功能
TokenLab for Agents：机器可读模型、定价、SDK 和 MCP
TokenLab 为编程智能体提供公开的 llms.txt、模型数据、定价查询、MCP 工具以及集成技能，确保生成的 API 代码基于当前的真实信息。
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功能
TokenLab 模型数据中心：实时模型价格、排名、趋势及研究动态
TokenLab Model Data Center 为开发者和智能体提供公共页面、JSON 端点、来源策略以及带日期的模型事实，助力快速变化的 AI 模型决策。
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功能
TokenLab Seedance Materials：用于生产工作流的可复用视频参考素材
TokenLab Seedance 素材让团队能够准备可重复使用的视频参考，跟踪 ACTIVE 状态，并在生产级视频生成工作流中使用素材资源 ID。
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功能
TokenLab Request Console：从一个仪表板调试 AI API 调用
TokenLab Request Console 帮助开发者在一个仪表板视图中检查 request ID、模型上下文、计费状态、缓存使用情况、错误、耗时以及脱敏后的 payload。
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