【AI驱动】 本文详细介绍了如何使用Google Gemini API构建大型语言模型（LLM），涵盖其多模态能力、模型版本（Nano、Pro、Ultra）对比，以及通过Python环境、API密钥配置和集成Langchain、Streamlit实现文本生成和图像处理的实际应用步骤，帮助开发者快速上手多模态AI开发。

【AI驱动】 OpenAI的Prompt Caching功能通过重复利用输入令牌，可降低50%的API成本并减少延迟，支持gpt-4o、gpt-4o-mini等模型，当提示长度超过1024个令牌时自动启用缓存。本文解析其工作原理、与Portkey缓存系统的协同作用，并提供优化缓存策略的实用建议，帮助开发者提升AI应用性能。

【AI驱动】 本文介绍了全新的Prompt Orchestration技术，特别是专家模式，它为开发者提供了高灵活性的提示编排能力，允许用户与大语言模型或数据集进行更高效的交互。专家模式支持自定义提示的各个组成部分，包括上下文、用户输入等，以及提供调试工具和敏感词过滤功能，以优化AI应用程序的性能和安全性。

【AI驱动】 Dify作为开源助手API的先行者，通过自主托管、多模型支持、RAG引擎和高度可扩展的架构设计，为开发者提供了灵活且安全的解决方案。其创新实践不仅推动了应用工程范式的转变，也为开发者提供了更多可能性。

【AI驱动】 引言 随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI正深刻改变各行各业，成为数字经济时代的新兴财富增长点。越来越多的人开始探索如何利用人工智能技术实现财富增值，掀起了一场“数字淘金热”。本文将从AI技术趋势、实战赚钱路径、风险提示等角度系统解析，...