研究痛点
学术实验需要控制变量对比模型表现，但各平台接口差异导致测试环境难以标准化。
UniAPI的应用方案
可按以下流程建立实验环境：
- 统一测试接口：将所有待测模型（如GPT-4/Claude2/Gemini）接入UniAPI
- 创建基准测试集：用相同prompt序列通过/v1/chat/completions接口发送
- data acquisition：记录管理面板中的服务质量指标（成功率/响应延时）
- Analysis of results：导出Redis中的历史路由日志进行横向对比
special function
研究场景特别有用的特性：
- 强制指定路由功能（关闭自动择优）
- 原始响应头透传（保留各厂商的x-ratelimit等信息）
- 开发模式下的详细请求日志
This answer comes from the articleUniAPI: Server-Free Unified Management of Large Model API ForwardingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在教育研究场景中高效比较不同大模型的性能？
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