国内主流大模型（Qwen、GLM、ERNIE Bot）API在请求格式、参数命名、响应结构及鉴权方式上差异显著：Qwen常用`model`+`messages`字段，GLM偏好`prompt`+`history`，ERNIE Bot则依赖`text`+`user_id`组合；状态码语义不统一（如429限流返回体各异），流式响应分块格式（SSE/JSONL）与终止标识也各不相同。此外，错误码体系互不兼容（如Qwen用`error.code`，ERNIE Bot用`err_no`），导致客户端需为每个模型编写独立适配逻辑，维护成本高、扩展性差。若缺乏统一抽象层，模型切换将引发大量重构，阻碍多模型路由、灰度发布与A/B测试等工程实践。
国内主流AI模型（如Qwen、GLM、ERNIE Bot）在API调用时的兼容性问题如何解决？
国内主流AI模型（如Qwen、GLM、ERNIE Bot）在API调用时的兼容性问题如何解决？国内主流大模型 Qwen GLM ERNIE Bot API 在请求格式 参数命名 响应结构及鉴权方式上差异显著 Qwen 常用 model messages 字段 GLM 偏好 prompt history ERNIE Bot 则依赖 text user id 组合 状态码语义不统一 如 429 限流返回体各异 流式响应分块格式 SSE JSONL 与终止标识也各不相同 此外
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