密钥留在服务端
生产事故里很大一部分来自凭证外泄。原则很简单：API Key 由后端持有，前端和客户端只调用你自己的接口。
服务端集中持有
由后端网关或内部服务统一保管 API Key，从环境变量或密钥管理服务读取，不写进代码仓库、构建产物或前端配置。
前端不暴露 key
浏览器、App 和小程序只请求你自己的服务端接口，由服务端代为转发到上游，key 不进入客户端包、网络面板或客户端日志。
按业务线拆分 token
客服、数据管线、内部工具各自建独立 Key，方便单独回收和限额；某一把泄露或需轮换时，不牵连其他业务。
可观测的调用
线上出问题时，能查的前提是当初记了。每次调用都建议落这几类字段，再按业务线聚合成看板。
受控重试与超时
重试能救偶发抖动，也能在故障时把请求量放大成雪崩。生产环境里，重试要有边界。
设置连接与整体超时
为每次调用分别设连接超时和整体超时，避免请求悬挂占用连接。超时值按业务可接受的等待时间定，而不是留默认无限等待。
只重试幂等任务
摘要、分类这类可重跑的任务可以在超时或限流后重试，并设重试上限与退避间隔；可能产生副作用的写操作不做无限重放。
记录每次重试
把重试次数、触发原因和最终结果一并落库，方便回看是网络抖动、上游限流还是模型错误，也让成本台账能算上重试带来的消耗。
成本台账
只盯总余额，出账时很难说清钱花在了哪。建议按业务线建台账，把每类任务该记的字段固定下来。
| 业务线 | 任务类型 | 记录字段 |
|---|---|---|
| 客服后端 | 会话补全 | 请求标识、模型、输入/输出 token、耗时、错误类别 |
| 数据管线 | 批量摘要 / 清洗 | 批次 ID、模型、处理条数、token 合计、重试次数 |
| 内部工具 | 代码与文档辅助 | 用户或服务标识、模型、token、命中缓存标记 |
| 风控审核 | 文本分类 | 请求标识、模型、类别标签、token、错误码 |
按环境、项目和业务线三个维度归集消耗，出账时就能对上是谁、跑了什么、花了多少，而不是只看到一个总数。
额度与计费
充值 ¥1 到账 $1 API 额度。充值兑换率与调用倍率是分开的两件事，先看清再估算团队用量。
- 调用扣费 = 模型基准价 × 来源倍率；充值兑换率与调用倍率分开计算。
- 本站 GPT 来源倍率为 0.3x；具体模型、用量与扣费明细以控制台为准。
- GPT-only 接入，本站不提供 Claude 模型，实际可用模型以 /v1/models 返回为准。
- 当前域名的账号、API Key、订单和余额独立记录。
- 本站由 GPT ProLine 运营团队运营，是第三方兼容 API 服务，不是 Anthropic / OpenAI 或其他厂商官方服务。
新账户活动符合最新活动资格的用户，累计前 ¥50 实付享 1:1 API 额度赠送，最多赠送 $50；超过部分及达到上限后的充值不再赠送。资格与口径以本站公告和后台核验为准。
常见问题
密钥应该放在前端还是服务端？
放在服务端。由后端网关或内部服务统一持有 API Key，前端和客户端只调用你自己的接口，避免密钥出现在浏览器、App 包或客户端日志里。
生产调用要不要自动重试？
只对幂等任务重试，并设重试上限。先设好连接与整体超时，超时或限流后再按业务决定是否重试；可能产生副作用的写操作不要无限重放。
成本台账应该记哪些字段？
建议按环境、项目和业务线归集，至少记录请求标识、模型、耗时、输入/输出 token、错误类别和业务归属，而不是只看总余额。
本站提供 Claude 模型吗？
不提供。GPT ProLine 是 GPT-only 接入线，只路由 GPT 系列模型，实际可用模型以 /v1/models 返回为准。
GPT ProLine 是官方服务吗？
不是。它由 GPT ProLine 运营团队运营，是第三方兼容 API 服务，不是 Anthropic、OpenAI 或其他厂商的官方服务。