熟悉的 API 接口
以常用接口規格規劃接入，減少業務程式碼與模型供應商的耦合。模型和協議支援以正式服務清單為準。
深入了解 ↗AI INFRASTRUCTURE / FOR DEVELOPERS
連接 AI，
專注你的創造。
為企業與開發者規劃的 AI API 接入平台。以熟悉的接口整合模型能力，讓團隊把精力留給真正重要的產品。
常用 SDK 接入方式清晰的計費規劃企業需求洽談
ONE INTERFACE. MORE POSSIBILITIES.
YOUR APP
UBTL API
OpenAI-style
Claude / Gemini
DeepSeek
integration.py
import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"], base_url=os.environ["OPENAI_BASE_URL"], ) response = client.chat.completions.create( model=os.environ["OPENAI_MODEL"], messages=[{"role": "user", "content": "Build something useful."}], )
SDK-COMPATIBLE PATTERN網站維護中
探索主流模型生態
實際供應須先確認OpenAI compatibleAnthropic ClaudeGoogle GeminiDeepSeek
實際供應須先確認OpenAI compatibleAnthropic ClaudeGoogle GeminiDeepSeek
DEVELOPER FIRST
熟悉的方式，
更清晰的接入路徑。
保留你的開發習慣，從確認模型與權限開始，再用最小請求驗證每一個環節。
01
確認你的需求
選定用途、模型、預算與資料邊界。
02
配置接口與密鑰
使用服務端環境變數，不把密鑰放入前端。
03
測試，再逐步擴大
驗證回應、錯誤處理與用量，再接入正式流程。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
base_url=os.environ["OPENAI_BASE_URL"],
)
result = client.chat.completions.create(
model=os.environ["OPENAI_MODEL"],
messages=[{"role": "user", "content": "Hello, AI."}],
)
print(result.choices[0].message.content)# Set these to values confirmed by your service contact.
curl "${OPENAI_BASE_URL}/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer ${OPENAI_API_KEY}" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d "{\"model\":\"${OPENAI_MODEL}\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Hello, AI.\"}]}"import OpenAI from "openai";
// Run on your server. Never expose a key in browser code.
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
baseURL: process.env.OPENAI_BASE_URL,
});
const result = await client.chat.completions.create({
model: process.env.OPENAI_MODEL,
messages: [{ role: "user", content: "Hello, AI." }],
});
console.log(result.choices[0].message.content);整合範例，並非在線測試。Base URL、模型及權限請先向我們確認。
MADE FOR REAL WORK
為每一種創造，找到合適的入口。
從第一個實驗，到需要審慎管理的企業應用。
商業產品整合
在客服、搜尋與內容流程中規劃 AI 能力，先確立品質與資料邊界。
科研與評估
用可重現的測試集合比較模型，保留參數、版本與評估記錄。
原型與創業團隊
用最小整合驗證產品想法，先理解需求，再決定如何擴大。
批次資料處理
設計佇列、速率限制與任務重試，讓大型工作流更容易控制。
代理與工具調用
把模型輸出與實際操作分開，為每一次工具調用設立授權與驗證。
開發效率工具
了解編輯器與客戶端的協議要求，按工具版本逐一驗證相容性。
NOTES FROM THE BUILD
關於 AI，更值得讀的實踐。
LET’S BUILD
下一個 AI 產品，從這裏開始。
告訴我們你的應用場景、模型需求與預算，一起規劃合適的接入方式。