本文围绕Suna AI在Java项目中的集成展开，介绍了SDK直连与REST API调用两种核心实现路径，详细讲解了前置准备、落地实操、对比选型、性能调优等全流程细节，结合权威行业报告数据论证了Java生态对AI服务的适配性提升，并通过对比表格帮助开发者选择适配自身项目的集成方案，同时给出了合规配置与风险规避方案，为Java开发者提供了完整的Suna AI集成落地指南。

本文围绕Java调用AI模型展开，梳理了云端API调用与本地化部署两大核心路径，拆解了全流程技术实现方案与优化策略，结合成本对比表格分析两种路径的适配场景，同时结合权威行业报告给出企业级集成的合规建议与故障排查方案，指出合规性适配是企业部署核心前提，开源框架可显著降低适配成本，为Java开发者提供实战性的AI集成指导。

这篇Java调用GPT的实战指南，从前置准备、对接方案选择、性能优化、合规管控到问题排查覆盖全流程核心要点，对比官方SDK与自研HTTP客户端的适配场景，结合权威行业数据给出性能与成本优化方案，同时讲解合规风险规避与容错机制构建技巧，帮助Java开发者高效完成GPT接口集成，避开常见集成陷阱。

本文系统阐述了将大模型与YOLO连接的最佳实践：以统一事件与数据契约为核心，选择API直连、消息总线或边缘网关等分层架构，将YOLO的快速检测与大模型的语义推理有机结合。通过量化加速、批处理、上下文缓存与规则前置过滤优化性能与成本，同时落实数据最小化、加密与本地化合规等安全治理。文章给出从环境配置到数据流与提示工程的落地流程，以及零售与工业质检等案例与评估方法，并预测多模态与边缘下沉将推动更标准化的跨模型连接与智能管线发展。