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资深 Golang 后端工程师（Web3 方向） 岗位：资深 Golang 后端工程师（Web3 方向） 工作地点：日本大阪 薪资范围：面议 语言要求：不限 工时：8 小时，周休 1 日 工作职责 1. 负责高并发、高可用后端服务开发及 API 设计。 2. 负责 Web3／EVM 链相关服务开发，包括链上数…

本文将 Google AI Studio 作为体验、原型设计及应用开发 Gemini API 的入口，对 API 密钥管理以及 Cloud Run/GitHub 联动进行系统梳理。

这一版仍以 Codex 为主线，但形态从上一版的「一次重设计」变成「一波兼容性修复」：Grok 终于能经 xAI 原生 Responses API 在 Codex 路由下跑通——xAI 拒收的工具 schema、Codex 拒收的整数浮点、多智能体注入的邮箱消息、xAI 不认识的 Codex 角色型号，四道坎逐一拆掉；围绕它的一族「一因一果」修复：Grok OAuth 卡不再被 v3.20.1 的切换闸误拦、接管不再把 Codex 卡在登录屏、GPT-6 走 Codex OAuth 不再报「需要更新 Codex」、Claude Code 在 Codex OAuth…

本文是利用 AI 创建的技术解析与实现示例。虽然发布的代码和步骤是基于一手信息构建的，但笔者并未在实机上进行运行确认。根据环境和版本的不同，运行结果可能会有所差异。 OpenAI 官方的“Prompt engineering”指南解释了如何从大语言模型中获得一致输出的基本思路以及利用 API 的实现方法。本文将对官方指南中展示的提示词设计主要要素、模型选择以及指令给予方式进行整理。 从官方信息中可以确认的内容 利用 OpenAI API，可以像聊天机器人一样从提示词生成文本。生成文本的格式丰富多样，包括代码、数学公式、结构化 JSON 数据以及自然语言文本等。一手信息中介绍了使用 Responses API 和 Chat Completions API 的实现示例。 响应结构与输出获取 来自 API 的响应对象包含模型生成的内容数组。 Responses API: 数组存储在响应的 output 属性中。其中不仅包含消息，有时还包含工具调用以及推理模型生成的推理标记（token）相关的数据等。因此，官方说明指出，单纯指定第一个元素来提取文本并不是安全的做法。部分官方 SDK 提供了将所有文本输出汇总为单个字符串的 output_text 属性，可以作为快捷方式使用。 Chat Completions API: 数组存储在响应的 choices 属性中，其中包含消息和结束原因（finish_reason）等。此外，还可以根据需要返回 JSON 格式的结构化数据（Structured Outputs）。 模型选项与特性 使用 API 时最重要的选择之一是决定使用哪个模型。一手信息列出了以下模型类型的特征： 推理模型 (Reasoning models): 生成用于分析输入提示词的内部思维链（chain of thought）。虽然在理解复杂任务和多阶段规划方面表现出色，但与常规 GPT 模型相比，处理速度较慢，成本也往往更高。