多模型API调用实战:一个项目接入GPT、Claude和DeepSeek一个AI项目接入多个模型后代码越来越难维护,主要原因不是模型数量增加,而是不同供应商之间的接口、错误处理和能力差异直接进入了业务代码。多模型调用的技术本质是协议适配问题——GPT-5.6、Claude Opus 5.5和DeepSeek V4在请求参数、流式输出格式、工具调用Schema以及错误码体系上存在结构性差异,这些差异不应该由业务层承担。解决方向是在业务逻辑与模型供应商之间建立一层统一接入抽象,将模型视为可替换的资源而非固定依赖,让业务代码只关注能力调用本身。