【API开发工具】 本文深度解析Amazon API Gateway的端点策略选择，比较标准端点URL、自定义域名、与CloudFront集成和专用端点（VPC集成）的优缺点、架构影响和实施步骤，帮助开发者根据业务需求优化API性能、安全性和成本。

【API开发工具】 本文分析在Amazon API Gateway前使用CloudFront的合理性，探讨API Gateway终端节点类型（边缘优化、区域、私有）及其与CloudFront集成的优劣势，包括缓存功能、安全性增强和成本优化等长尾关键词，并提供具体配置指导以帮助根据实际需求选择架构方案。

【API开发】 本文详细介绍了如何使用Encore、TypeScript和Neon构建生产级API服务，涵盖从本地开发到生产环境的完整流程，包括Encore CLI安装、TypeScript SDK优势、Neon数据库集成以及自动化部署，帮助开发者简化云后端开发并提升可扩展性。

【AI驱动】 本文详细介绍了AWS Bedrock基础模型的输入提示长度和输出长度的默认限制，这些限制以令牌表示，因模型而异，例如Claude 2.1支持100,000令牌输入。文章提供了查找限制的步骤，如通过AWS控制台和API文档，并讨论了测试和管理令牌限制的方法，包括使用SDK和令牌计数工具，帮助开发者优化模型性能和成本效率。

【API开发】 runpod-python 0.10.0 引入本地 API 服务器功能，通过添加 -rpserveapi 参数简化无服务器开发流程，支持本地测试和标准 Pod 托管，提升开发效率和灵活性。

【API开发工具】 本文探讨从Ingress Controller迁移到Gateway API的演变过程，分析Ingress的局限性如缺乏高级流量管理功能，并介绍Gateway API的模块化设计、协议无关性和内置支持蓝绿部署等优势。重点讨论NGINX Gateway Fabric如何结合NGINX性能与Gateway API功能，帮助用户评估迁移决策，适用于复杂Kubernetes网络场景。

【API安全】 RunPod平台扩展API密钥功能，支持基于端点的细粒度权限控制，包括GraphQL和端点访问权限设置，提升账户安全性和灵活性，遵循最小特权原则防止恶意利用。

【API解决方案】 Boomi事件流服务现已推出REST API，支持高速事件驱动数据处理和实时数据访问。通过REST API，用户可以编程方式与Boomi Event Streams交互，实现数据集成、自动化流程和实时决策。API支持创建、检索和删除事件数据，适用于欺诈检测、用户行为跟踪等场景。

【API安全】 本文详细介绍了如何使用JWT和Lambda Authorizers保护API Gateway的安全。API网关授权器是一种安全机制，允许锁定API端点，仅允许经过授权的请求访问。文章重点介绍了与Clerk兼容的JWT授权器和Lambda授权器，包括它们的工作原理、配置步骤以及如何通过Clerk简化配置过程。

【如何集成API】 本教程详细演示了如何使用Cloudflare Workers和Fauna构建全球化的无服务器REST API，实现低延迟、高扩展性和强一致性，适用于实时数据分析、游戏后端和电商等应用场景。

【如何集成API】 本文介绍如何使用Depot Build API作为服务构建Docker镜像，包括设置项目、API交互和构建步骤，帮助开发者高效、安全地外包构建任务，避免管理基础设施的复杂性。

【如何集成API】 本文介绍了如何利用Subhosting API和Deno构建一个云端IDE，旨在通过代码级定制减少开发摩擦。文章详细讲解了项目设置、服务器逻辑构建、前端开发及客户端JavaScript的实现步骤，以及如何通过Subhosting API创建一个安全、高效的云端IDE。

【如何集成API】 本文详细介绍了如何通过Cribl Cloud的API进行搜索操作，包括生成客户端ID和密码、登录Cribl Cloud、创建搜索任务、检查任务状态以及获取搜索结果的完整流程。通过具体的curl请求示例，指导用户如何高效利用Cribl的强大搜索功能满足数据分析需求。

【如何集成API】 在 Deno Deploy 上引入 Web Cache API 支持，显著提升应用性能和响应速度。文章详细介绍了使用 Cache API 的基本步骤，包括打开缓存、检索数据和存储请求/响应对。此外，还探讨了缓存策略、性能优势、定价政策及未来计划，为开发者提供了高效、灵活的缓存解决方案。

【如何集成API】 Cube AI API现已上线，支持所有Cube Cloud付费层用户，通过与Anthropic Claude模型或BYO-LLM的集成，快速开发自然语言功能。本文提供了使用Cube AI API的实用指南，包括语义层的重要性、为生成式AI优化数据模型的最佳实践，以及如何使用Postman测试AI API。