ペインポイントの調査
学術的な実験では、モデルの性能を比較するためにコントロール変数が必要だが、プラットフォーム間のインターフェースの違いにより、テスト環境を標準化することが難しい。
UniAPIアプリケーションプログラム
実験環境は以下の手順で設定できる：
- 統一テスト・インターフェース例：GPT-4/Claude2/Geminiなど）。
- ベンチマークテストセットの作成同じプロンプトシーケンスで/v1/chat/completionsインターフェイス経由で送信される。
- データ収集記録管理ダッシュボードのサービス品質指標（成功率/応答待ち時間
- 結果の分析Redisで過去のルートログをエクスポートして、並べて比較することができます。
特殊機能
特に有用な特性のシナリオを研究する：
- ルーティング機能の強制割り当て（自動最適化を無効にする）
- 生レスポンスヘッダのパススルー（各ベンダーのx-ratelimitなどの情報を保持する）
- 開発モードでの詳細なリクエストログ
この答えは記事から得たものである。UniAPI：大規模モデルのAPI転送をサーバーレスで統合管理について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 教育研究シナリオにおいて、異なる大規模モデルのパフォーマンスを効率的に比較するには？
