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Go 实现 AI 多模型负载均衡的实践

调用大模型 API 时，你有没有遇到过这些问题：某个模型突然限流、响应变慢、甚至直接挂掉？或者 不同模型价格差异大，想根据任务复杂度选择合适的模型？如果你的服务只依赖单一模型，这些问题就是单点故障。解决方案很简单：多模型 + 负载均衡。这篇就聊用 Go 实现 AI 多模型负载均衡的思路和代码。

假设你的应用只调用 OpenAI 的 GPT-4，某天 OpenAI 服务波动，你的应用就跟着「躺平」。更现实的问题是：

GoLang 昨天 670

Go 生态里的 AI 库盘点：SDK、开源与选型指南

用 Go 写后端、CLI 或运维工具时，要把大模型能力接进去，第一个问题往往是：Go 里该用哪个 SDK？生态够不够用？ 和 Python/Node 相比，Go 的 AI 生态更「散」，但近几年已有不少可用方案。本文按云端大模型、MCP、本地模型、RAG 四类场景盘点主流库，并给出选型建议。

场景：调用 OpenAI、国产大模型或兼容 OpenAI 协议的 API。

首选：openai-go（github.com/openai/openai-go），OpenAI 官方维护的 Go 库，覆盖 Chat 补全、流式输出、Function Calling、Embeddings、语音与图像等能力，与官方 REST API 保持一致，后续迭代有保障。

GoLang 8天前 1011