据OpenAI介绍，团队在GPT-5中引入了一种全新的安全训练形式——安全补全（safe completions），让模型在安全界限内尽可能给出最有帮助的答案，也就是部分回答用户的问题，或只提供高水平的回答。如果模型需要拒绝，GPT-5会经过训练，以透明的方式告知拒绝原因，并提供安全的合规替代方案。8月初，OpenAI由软银领投的400亿美元融资确定，公司估值达到约3000亿美元。GPT-5将取代

1）添加 AI 供应商打开 APIPark 界面前往「系统设置」 - 「AI 模型」，点击右侧「添加供应商可以在模型供应商列表处添加系统内置的模型，也可以点击右侧「添加自定义供应商」，二者配置路径一样。添加完供应商后，点击添加该供应商的「默认模型」，在弹窗处配置参数模板(非必要)， APIPark 已经内置了热门的参数模板，选择右侧「载入预制模版」的目标参数即可一键配置。配置完成后，「默认模型」会

将上文提到的，在 APIPark 中的所需的 API 服务的 URL 复制粘贴到 Dify 「

在开始创建 AI 服务之前，首先需要配置 AI 模型供应商。通过统一的 API 格式来简化调用过程，APIPark 极大地减少了模型切换的复杂性和不稳定性，并且支持将 Prompt 封装成标准 REST API，便于常用 API 的在团队内外部的复用共享。还支持 API 全生命周期的管理，覆盖 从API 的设计、发布到调用和下线的全过程，同时还提供订阅审批机制，有助于提高数据安全性。配置供应商后，

通过这个功能，团队的API资源可以轻松对接大模型，高效实现文档的编辑与标注，解放生产力，让编程效率飞速提升。除了一键生成 API 文档，Apikit 的 MCP 服务还有更多实用的使用场景，我们将会在后续陆续更新，敬请期待！针对一份字段描述存在缺漏、部分内容过时的历史接口文档，参考同项目其他接口文档，进行优化重构，最终生成清晰易读的新版文档。参照天气预报接口文档，仔细对比，对智能天气实况的接口文档

API 服务广场是 APIPark 的核心功能之一，旨在解决企业内部 API 分散、管理混乱的问题。通过 API 服务广场，企业可以将所有的 API 服务集中展示在一个统一的平台上，使得不同部门和团队能够轻松找到并使用所需的 API 服务。

随着 AI 技术的快速发展，国内外各种大模型涌现，文字的、图形的、视频的；不同的LLM 能力不一，价格优惠也不一。大多数企业考虑到 AI 大模型的成本和大模型的能力差异等因素，往往会同时接入多款大模型轮换调用。 而不同 AI 供应商（包括开源和自托管模型）的 API 设计和调用方式不一致，导致了开发人员和企业使用和管理 AI 服务的方式变得非常复杂。 APIPark 为大家带来全新的 AI Ser

开源LLM Gateway，助力企业快速接入AI大模型

API是应用程序的核心组成部分，API文档则详细记录如何使用应用程序，以及当应用程序出现问题时，帮助技术人员快速定位问题。一份完善的API文档应考虑到API的方方面面，甚至是API开发的交接工作。团队内部人员流动时，对接工作是一个令人头疼的问题。在找到对接人之前，需要涉及到多个部门，找到对接人后，还需要对对接人进行工作任务内容的交接。对于像API文档这种涉及面广且文档内容比较细的文件，如果API文

尽管api已经存在了50多年，但它们只是在最近10年左右才成为主流，围绕这项技术产生了大量的讨论和兴趣。拥有api有很多优点，无论是面向公众的还是内部的。然而，在开始成功的API之旅时，各种组织和团队仍然会遇到困难和问题。我最近与Eolinker的朋友坐下来讨论了许多关于api以及不同团队应该如何看待api的问题。Eolinker是一家专注于api的开发和管理服务公司，帮助客户通过api交付新的业