效率提升方案
基于Any-LLM的特性，可通过四个关键策略提升开发效率：
- 批量测试功能：利用Python循环结构同时测试多个模型响应，例如创建模型列表
models = ['openai/gpt-3.5-turbo', 'anthropic/claude-3-sonnet']后遍历调用 - 响应标准化处理：所有模型返回OpenAI兼容格式，可直接使用
response.choices[0].message.content提取结果，无需适配不同SDK的响应结构 - 环境隔离配置：使用
pip install any-llm[all]一次性安装所有提供商支持，避免单独配置依赖 - 参数预置模板：对常用场景（如创意文案生成）预设
temperature=1.2等参数组合，通过函数封装复用
效率对比：传统方式需要为每个提供商编写独立调用代码（平均每个模型50+行代码），使用Any-LLM后相同功能仅需10行统用代码，开发时间缩短80%。推荐建立模型性能对照表，记录各模型在特定任务中的表现数据。
本答案来源于文章《Any-LLM：统一接口调用多种语言模型的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样优化多模型API调用的开发效率？
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