主要观点：人工智能已成为软件开发的新动力，整合 AI API 虽具挑战但可避免混乱。
关键信息：

• 整合 AI API 如 wrestling an octopus，需注意 API 密钥、JSON 输出和错误消息等。
• 整合前要明确需求，如自然语言理解、视觉模型等，避免选错 API。
• 要挑选合适的 API 提供商，需考虑价格、速率限制和社区支持等。
• 基础工作包括获取 API 密钥、安装 SDK 及认证请求等，且要妥善保管 API 密钥。
• 处理响应时要注意 JSON 格式，添加 fallback 逻辑应对意外情况。
• 要处理好延迟和速率限制，如添加重试、缓存和批量处理等。
• 保持整合模块化，便于切换提供商。
• 不能忘记安全和伦理问题，如不记录用户私有信息等。
  重要细节：
• Python 代码示例展示如何获取 AI 生成的文本，如import requests等代码片段。
• Node.js 代码示例展示带有重试逻辑的调用 API 函数，如const axios = require('axios');等代码片段。
• 强调了版本固定、使用模拟测试、监控使用和关注用户体验等要点。
  总结：整合 AI API 需清晰规划，做好各方面工作，遵循安全伦理原则，这样能避免混乱，实现 AI 与项目的无缝融合，将复杂问题转化为简单优雅的解决方案。