API網關如何發展：更輕、更智能、云原生
API 是現代軟件開發的基礎。它們為開發人員帶來了許多好處：
借助 AI API，開發人員可以將復雜的 AI 功能整合到他們的應用程序中，而無需深入的 AI 或機器學習專業知識。AI 集成為應用程序提供了自然語言理解、圖像識別和語音處理等高級功能。
那么，AI API 如何發揮作用？它們利用先進的機器學習模型和算法來提供智能功能。這些模型（包括用于自然語言處理 (NLP) 的模型）不斷從新數據中學習和改進。這意味著 API 保持準確，并且其性能會隨著時間的推移而提高。這種動態改進使應用程序變得更智能、更高效，而無需額外的開發工作。
AI API 與傳統 API 一樣，充當中介。它們允許您將 AI 服務集成到軟件應用程序中，而無需從頭開始構建這些服務。借助 API，各種軟件系統可以相互交互并輕松交換信息。現代應用程序通常需要從多個來源提取數據并提供無縫的用戶體驗。隨著我們的數字體驗轉向 AI 驅動的功能，AI API 自然已成為軟件系統的重要組成部分。
將 AI API 集成到您的應用程序中，本質上就是將您的應用程序與強大的 AI 模型和數據處理功能連接起來。例如，文本分析、圖像識別和語音處理等任務。當專門的 AI 服務為您的應用程序處理這些任務時，您將獲得一個更高效、更強大的應用程序，可以為用戶提供高級功能。
AI API 的秘密在于其底層使用的先進技術。這些技術包括：
AI API 還可充當訪問和利用機器學習模型的接口。強大的機器學習算法驅動著這些 ML 模型，而這些模型通常需要大量工作負載和強大的機器。讓 AI/ML 模型作為 API 端點后面的服務運行，以便應用程序可以自由調用這些端點，標志著 AI 民主化取得了重大進展。
AI API 為您提供了分析和使用它們的應用程序之間的清晰接口。您不必擔心運行和托管模型。最終結果帶來了更快的開發周期和可重用性。
AI API 顯著提高了開發流程的效率。開發人員可以專注于構建新功能和改善用戶體驗，而無需從頭開始。AI API 的可擴展性起到了補充作用，隨著產品的發展，它可以處理越來越多的數據和用戶交互。
AI API 還使應用程序更加靈活和互聯。AI API 的實際實現通過自動化和個性化顯著提高了用戶體驗。例如：
有各種類型的 AI API 可以滿足特定需求和功能。例如：
每種類型的 AI API 都提供獨特的功能，您可以利用這些功能以特定的方式增強您的應用程序。
計算機視覺 API（包括光學字符識別）可以分析和理解圖像和視頻中的視覺內容。這些 API 可以執行圖像分類、對象檢測和面部識別等任務。在從安全到社交媒體的各種應用中，這些功能開辟了很多可能性。例如，Google Cloud Vision API可以將圖像分為數千個類別并檢測單個對象和面部。
除了基本的圖像識別之外，這些 API 還支持文本檢測和視頻分析等高級功能。例如， Google 的視頻智能 API可以識別存儲和流式視頻中的對象、地點和動作，使其成為視頻內容分析的多功能工具。
語音識別 API 有幾個主要功能：
這些功能使語音識別 API 成為廣泛應用的強大工具。
開發人員可以集成語音識別 API，以創建提供語音控制功能和支持多種語言的應用程序。這樣您就可以為殘障用戶創建可訪問的應用程序，或者在各種情況下實現免提操作。
自然語言處理 (NLP) API 利用自然語言處理模型來分析和理解人類語言。這些機器學習模型可以執行各種任務，包括情緒分析、文本分類和實體識別。需要深度語言理解的應用程序通常通過 API 使用 NLP 模型。例如，OpenAI 的模型可以翻譯語言、總結文本并回答特定問題。
NLP API 還支持自定義模型，您可以根據特定用例進行定制。無論您需要分析客戶反饋、自動內容審核還是構建對話代理，NLP API 都能提供從文本數據中提取有價值見解所需的工具。
翻譯 API 通過支持多種語言來跨越語言障礙。它們提供動態結果和特定領域自定義等功能。它們使用先進的神經機器翻譯模型，為需要可靠且細致入微的翻譯的應用程序提供高準確度和流暢度。
在專業環境中，這些 API 因其準確翻譯專業術語的能力而成為寶貴的工具。
讓我們探索每個開發人員都應該考慮的七大 AI API 工具。
Google Cloud 提供了一套 AI 產品，其中包括：
這些工具包括大型語言模型，提供了實時翻譯、情感分析和圖像分類等強大的功能。
Google Cloud 的免費 AI 工具使開發人員可以嘗試并將高級 AI 功能集成到他們的應用程序中。
OpenAI API以其通用的“文本輸入，文本輸出”界面而聞名，該界面支持各種任務。這些任務包括語言翻譯、內容生成和情感分析。該 API 利用了 GPT-3 系列的模型。這些模型具有卓越的速度和吞吐量，可以根據給定的提示生成類似人類的文本。對于希望將高級 NLP 功能集成到其應用程序中的開發人員來說，OpenAI API 已成為一種多功能工具。
此外，用戶可以通過提供期望結果的示例來“編程”OpenAI API。這使得 API 能夠從人類反饋中學習并提高其性能。
IBM Watson AI為開發人員提供了強大的工具，包括自然語言處理、語音轉文本和文本轉語音轉換以及創建自定義模型。例如，其自然語言理解 (NLU) API 可以分析文本以提取有價值的見解，例如實體、關鍵字和情感。
如果您的應用程序需要深度文本分析和理解，那么選擇 IBM Watson 準沒錯。
Hugging Face 的推理 API支持多種 NLP 任務，包括：
它還通過 API 調用使用 NLP、音頻和計算機視覺模型處理高級任務，使其成為開發人員的多功能工具。
DeepAI 提供文本轉圖像 API，允許您根據文本輸入生成圖像，支持 29 種不同的樣式。該 API 支持多種編程語言，包括：
這使得廣泛的開發人員可以使用它。
Stream 設計了自動審核 API，用于實時內容審核。它可以標記禁止的內容，并提醒用戶注意社區標準。它為審核人員提供了有價值的信息，以便他們審查并采取適當的措施，確保社區環境安全且充滿尊重。
Imagga 的 API支持廣泛的圖像處理功能，例如：
這使得用戶能夠高效地利用各種工具來增強和分析他們的圖像內容。開發人員可以在承諾定價計劃之前試用免費版本來檢查兼容性和響應率。
要為您的項目選擇最合適的 AI API，您必須仔細考慮您的獨特需求、可擴展性要求以及與現有系統的兼容性。您還需要評估 AI API 如何滿足您的項目目標并確保它能夠應對未來的增長。
選擇 AI API 時，請考慮以下因素：
您還必須考慮可靠性和安全性因素。確保 AI API 提供商提供強大的文檔和支持，以便順利進行集成和故障排除。為了保護敏感的項目和客戶數據，還需仔細評估數據安全措施。
為了簡化比較 AI API 提供商的過程，請關注您的關鍵標準。
對于預算緊張的項目來說，成本效益至關重要。像 Llama 3.1 (8B) 這樣的供應商提供有競爭力的價格，使其成為各種應用的經濟實惠的選擇。
評估每個 AI API 的功能是否符合您的項目需求。根據具體用例，每個 API 提供的價值不同。
除了成本之外，還要考慮每個提供商提供的獨特功能和優勢。確定哪些 AI 驅動的 API 可以為您的細分市場和受眾帶來最大價值，優先考慮用戶安全性、便利性和滿意度。
通過將提供商的優勢與您的項目要求相結合，您可以做出明智的決定，最大限度地提高性能和預算。
AI API 集成到應用程序的過程取決于提供商。但是，集成過程包含大多數提供商的一些最佳實踐和一般步驟。讓我們來討論一下這些。
API 密鑰是訪問 AI API 時進行身份驗證和授權的唯一標識符。用戶通常通過服務提供商的開發者門戶或 API 管理控制臺獲取這些密鑰。開發者需要注冊開發者賬戶并注冊他們的項目才能獲得 API 密鑰。
您必須安全地存儲這些密鑰（通常使用環境變量），以防止未經授權的訪問。
設置 API 調用涉及以下步驟：
處理 API 響應時，實施錯誤處理機制可確保您的應用程序妥善處理速率限制和服務不可用等問題。您的最終用戶希望收到有意義的錯誤消息。作為開發人員，任何響應錯誤都應包含足夠的日志信息和錯誤代碼，以準確告知問題所在。這使得調試更快、更輕松。
為了獲得成功的 API 響應，您需要適當地解析數據以提取有用的信息并將其集成到您的應用程序中。
由人工智能驅動的 AI API 前景光明。以下是一些值得關注的關鍵趨勢：
機器學習模型的進步推動了 AI API 的重大改進。谷歌的 AutoML 等技術為自然語言處理任務生成了高質量的模型。聯合學習可以在多臺設備上訓練模型而無需共享數據，它在維護醫療保健和金融等敏感領域的數據隱私方面越來越受到關注。
TinyML 可在低功耗設備上實現機器學習。它通過實現實時處理和決策，改變了可穿戴技術和物聯網中的應用。人們對道德 AI 的關注度也在不斷提高，重點是開發透明且負責任的機器學習模型。
研究人員和開發人員正在努力提高自然語言處理 (NLP) 的質量控制和準確性。增強的 NLP 功能正在減少錯誤并改善用戶體驗，使應用程序更加智能和可靠。我們觀察到越來越多的應用程序嚴重依賴語言理解和生成。因此，NLP 領域的進步可以進一步推動創新。
AI API 與物聯網和邊緣計算的集成正在徹底改變實時決策并增強隱私。這種集成的一些好處包括：
智能家居、工業自動化和醫療保健領域的應用使用這些功能來提供實時響應。
聯邦學習的去中心化方法與物聯網高度兼容。這確保了數據隱私，同時利用了多樣化的數據集。這種技術組合使我們能夠構建更安全、更高效的 AI 應用程序，這些應用程序可以獨立于集中式云服務運行。
AI API 通過在軟件系統中提供強大的功能，正在改變軟件開發的格局。從計算機視覺和語音識別到自然語言處理和翻譯，當今可用的 AI API 類型為開發人員提供了前所未有的機會來增強他們的項目。
然而，選擇正確的 API 仍然是我們需要明智應對的挑戰。它不僅涉及考慮項目要求、可擴展性和兼容性，還涉及對 AI 道德使用的日益增長的擔憂。盡管如此，我們看到道德 AI 系統背后取得了進展并付出了巨大努力。道德框架、道德委員會和委員會的采用以及減輕 AI 風險的工具的開發一直在積極增長。
隨著人工智能技術的不斷發展，人工智能 API 的潛力只會越來越大。因此，充分利用它們對于可持續發展的未來至關重要。開發人員需要隨時了解最新的工具和趨勢，并注意他們選擇的工具的影響。
文章來源：Top 7 Must-Try AI API Tools for Developers
