AI编程

从单次 response usage、Platform 项目与 API Key 筛选、价格页和账单三层对账，定位用量差异。

按 Quickstart、模型目录、专题指南、接口参考和错误码查证 API，记录模型、URL、日期和运行证据。

解释为什么不应多人复制共享 API Key，并给出项目隔离、服务账号、轮换演练与泄露处置步骤。

通过服务端代理把模型工具请求转换为受控设备动作，验证归属、参数、幂等、离线和高风险确认。

解释重复上下文的 Token 与 Prompt Caching 计费边界，通过三次请求核对前缀命中和 usage 明细。

上传一份可核对的本地文件，建立向量库、等待索引完成，并验证 File Search 的答案、引用与权限隔离。

让 Siri 快捷指令调用自家 HTTPS 后端，由后端鉴权后请求 OpenAI，避免在手机端暴露长期 API Key。

在正确组织中配置 OpenAI API 付款方式、预付额度、提醒与硬支出上限，并用短请求和 Usage 页面核验。

建立固定测试集与评分标准，一次只改提示词、上下文或模型中的一个变量，定位 API 回答质量问题。

用 Cursor 子智能体分配只读探索和验证任务，保留文件与测试证据，由父 Agent 汇总并验收。