Replit 為多模型開發引入了新的 AI 集成

作者 | Daniel Dominguez

譯者 | 劉雅夢

策劃 | 丁曉昀

Replit 引入了 Replit AI Integration，該功能允許用戶直接在 IDE 中選擇第三方模型，并自動生成運行推理所需的代碼。該更新刪除了通常需要連接到外部 AI 服務的許多手動設置。開發人員無需配置 API 密鑰、處理身份驗證或編寫樣板請求代碼，而是可以依靠 Replit 的環境在后臺管理這些步驟。

該版本的核心是一個用于與外部 AI 提供商交互的統一界面。當開發人員選擇一個模型，如 OpenAI、Gemini、Claude 或開放權重替代方案時，Replit 提供對該模型的訪問，并將預構建的功能插入到項目中。該函數包括所需的參數、請求結構和錯誤處理邏輯。其目的是為開發人員提供可預測的集成模式，而不管他們選擇哪個提供者。Replit 還在內部存儲和管理憑據，因此可以在不暴露敏感信息的情況下共享或部署項目。

該公告強調，Replit 打算支持一套廣泛且不斷發展的模型。因為提供者經常更新他們的系統，所以集成層包括版本跟蹤，允許應用程序在模型變體之間移動，而只需更改最少的代碼。開發人員還可以在同一個項目中試驗多個模型，并在它們之間切換以比較性能或成本。

工作流程不僅限于本地開發。Replit 的內置部署工具自動將集成設置轉移到生產環境，從而避免了由于配置錯誤或 API 差異而導致部署后應用程序行為不同的常見問題。

一些開發人員指出，自動化設置可以幫助減少可能沒有專職后端工程師的小型團隊的操作開銷。其他人指出，更高級的應用程序仍然需要手動調優，特別是在速率限制、模型延遲和成本管理方面。

軟件開發人員 Narahari Daggupati 評論道：

這很好，但如果我們能在某個地方看到所有可用的 300 多個 API，那么為該項目選擇正確的 API 就更好了。

同時，Vibe 編碼員 Fred Marks 分享道：

太棒了！如果我們通過 Replit AI Integrations 使用 AI API，我們是否按相同的 API 費率計費，或者 API 是否被加價？

在社區討論中，開發人員將新的集成系統與新興的 AI 原生開發平臺進行了比較。一些人引用了 Vercel 的 v0，它側重于使用托管模型生成 UI 和應用程序代碼，而 Replit 的方法側重于在全棧環境中管理模型連接。

隨著系統的成熟，Replit 計劃推出更多的功能。預計未來的更新將擴展模型支持，改進 CLI 工具，并改進協調身份驗證和請求處理的內部 API 層。該公司表示，長期目標是使人工智能提供商之間的切換成為應用程序開發的無縫部分，支持在同一環境中進行實驗和生產規模用例。

https://www.infoq.com/news/2025/12/replit-ai-integrations/

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