AI 响应校验旁路

给调用 LLM 的开发者一个轻量校验层，拦截错误响应和超时

痛点

开发者在产品关键步骤调用 LLM 时，经常遇到返回内容错误、格式不对、超时或直接报错，但自己写校验逻辑又费时且不全面。有开发者卡在 OpenRouter 上这类问题好几天，不知道该重试、换模型还是兜底。

方案

提供一个小型 SDK / 代理网关，在应用和 LLM 之间加入可配置的校验规则：JSON Schema 校验、关键词/正则检查、超时阈值和自动重试；校验失败自动切换到备用模型或返回兜底结果，并记录失败样本供后续分析。

用户

在产品里集成 LLM 的中小团队与独立开发者，尤其是需要稳定输出的 SaaS 与工具类产品。

MVP

可配置的校验规则（Schema、正则、超时）；失败自动重试与备用模型切换；失败日志与样本回放；一行代码接入的 SDK

变现

按调用量计费的 API 网关；SDK 免费、托管校验网关付费订阅

为何现在

LLM 调用已成为产品标配，但可靠性靠开发者自己造轮子；校验层可以独立于模型提供商存在，需求稳定且门槛适中。