Production-first
不是“接模型”，而是“交付能力”
MNIAI 把大模型当作供应链的一部分，提供路由、限流、降级、回退、可观测性等生产系统能力， 让 AI 变成可交付的“服务等级（SLA）”。
接口稳定：应用不跟随模型频繁改造
策略可控：按场景选择效果/成本/时延
系统可靠：失败时自动回退与降级
AI 的问题从来不只是“模型够不够强”，而是“能不能长期稳定地用在真实业务里”。 MNIAI 以统一接口与调度控制层，让模型能力从“演示”走向“基础设施”。
MNIAI 把大模型当作供应链的一部分，提供路由、限流、降级、回退、可观测性等生产系统能力， 让 AI 变成可交付的“服务等级（SLA）”。
供应商、价格、能力随时变化。MNIAI 的价值是把这些变化隔离在控制层内， 应用侧只关心“能力与结果”，而不是“某一家模型的接口细节”。
MNIAI 支持按场景路由与策略调度：高价值请求走高性能模型，长尾请求走性价比模型， 保证整体体验同时显著降低综合成本。
Multi-Network Intelligence AI（MNIAI）不是在做“又一个聊天网站”， 而是在做一个统一的智能基础设施层：把模型能力接入、治理、调度、观测、计费与风控沉淀为平台能力， 让开发者与企业只需要关注业务创新，而不是每天被模型变更与成本波动拖着走。
MNIAI 提供的不是一个简单的 proxy，而是一层可用于生产系统的智能控制面（Control Plane）。
按模型质量、成本、时延、地区可用性进行调度；异常时自动降级与回退，确保服务连续性。
按用户、团队、项目、渠道设置配额、预算与告警；可用于 B2B 分发与内部成本核算。
记录请求链路、耗时、错误、回退策略命中；为工程团队提供可追溯的分析能力与审计能力。
用 MNIAI 的正确姿势：把它当成你的 AI Control Plane —— 接入一次，然后通过配置与策略持续演进。
1）注册并创建令牌；2）将 baseURL 替换为 api.mniai.com/v1；3）选择模型并开始调用。 从此应用侧保持稳定，模型侧随时替换、灰度、优化。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.MNIAI_API_KEY,
baseURL: "https://api.mniai.com/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "deepseek-chat",
messages: [
{ role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
{ role: "user", content: "Explain MNIAI in one sentence." }
],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
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