ai-profile 0.1.1

AI 模型服务配置层：provider 预置、ai.profile 互通协议、端点拼接与连通性验证
Documentation

ai-profile

桌面应用的 AI 模型服务配置层 —— 服务商预置、ai.profile 互通协议、端点拼接、连通性验证， 以及生图 / 视频 / 配音的调用实现。

Shared model-service layer for desktop apps: provider presets, the ai.profile interchange format, endpoint resolution, connectivity verification, and image / video / TTS calls.

crates.io docs.rs license

📖 完整文档：https://ai-profile.ruoyi.plus

这是什么

多个应用都需要「让用户配置 AI 模型服务」这一整套能力。它们此前在每个应用里各写一遍， 模型 id 一变就必然漏改（DeepSeek 下线 deepseek-chat 别名后，有个应用两个月后才发现「点开即报错」）。

本库把变动最频繁、跨应用差异为零的那部分抽出来：

能力 内容
预置 对话 25 家 + 生图 / 视频 / 配音 17 条：地址、模型、协议、专有字段、密钥申请页；按厂商聚合成目录
定制目录 应用可以增删改筛预置、加自己的私有服务商（PresetCatalog）
ai.profile 配置在应用之间粘贴互通的交换格式，支持多条打包
端点 拼接规则、模型清单清洗
验证 「获取模型」零成本验证，结构化错误（能做出「一键补 /v1」而不只是一行红字）
限额 上下文窗口 / 输出上限的四层来源（用户 > 端点上报 > 预置 > 未知），历史裁剪、超长识别
多模态调用 生图（OpenAI 兼容 / 通义万相）、视频（六套提交+轮询协议）、配音（OpenAI 兼容 / 火山）

不进本库：密钥存储与加密、数据库与 CRUD、对话请求与流式解析、视频任务编排、只属于某个应用的服务商。

安装

[dependencies]
# 按需三选一
ai-profile = "0.1"                                             # 只要预置与纯函数：零 HTTP 依赖，可编到移动端
ai-profile = { version = "0.1", features = ["client"] }        # + 零成本验证
ai-profile = { version = "0.1", features = ["client", "image", "video", "tts"] }  # + 多模态调用

最低 Rust 版本 1.88（由开启多模态时的图像解码依赖决定）。

30 秒上手

use ai_profile::{preset_by_key, vendors, Kind};

// 给用户列厂商：只做对话的应用不会看到「只提供视频」的厂商
for v in vendors(&[Kind::Chat]) {
    println!("{} [{}]", v.label, v.group_label);
}

// 用户选了一家，取预置填表单
let p = preset_by_key("deepseek").expect("预置存在");
println!("{:?} / {}", p.base_url, p.model);

验证、导入导出、限额、多模态的用法见快速开始。

三条设计铁律

  1. base_url 原样使用，绝不推断版本段 —— 各家不统一（多数 /v1、智谱 /v4、Gemini /v1beta/openai）。 推断错的代价是隐性的：用户照文档填对了，库悄悄加一段，他只看到 404。
  2. 默认模型选「够用档」而非「最强档」 —— 把旗舰塞进默认值，等于替用户做了一个他没同意的花钱决定。
  3. 模型清单清洗用排除法，不用白名单 —— 厂商上新远快于特征词更新，白名单必然把新模型误藏。

License

MIT