构建 AI 聊天 SaaS，多 LLM 聊天应用开发，ChatFaster -...

Source: Dev.to

是否曾因只能使用单一 AI 模型而感到受限？
2026 年 1 月，AI 领域发展速度前所未有，于是我决定构建一个解决方案，让用户在同一平台上获得所有主流模型的最佳体验。本文分享了我构建 ChatFaster ——一款生产级、多模型（LLM）聊天 SaaS 的个人经历。

为什么使用多模型平台？

每个模型都有其独特的优势：

将它们统一在一个界面中，让用户能够：

• 避免供应商锁定 – 如果某一家服务出现故障，可切换到其他提供商。
• 节约成本 – 对简单任务使用更便宜的模型。
• 获得更好结果 – 并排比较不同模型的答案。
• 选择合适工具 – 例如，针对编码的模型 vs. 针对摘要的模型。

我的背景

• 7+ 年 资深全栈工程师经验。
• 为 DIOR、IKEA、M&S 构建系统。
• 想要创建一个 生产级 的产品，解决真实问题，而不仅仅是业余包装。

技术栈

前端

后端

• NestJS 11 – 结构化框架，适合大型应用。
• MongoDB Atlas – 将聊天消息存为嵌入式文档，实现超快历史读取。
• Redis – 缓存频繁请求，使应用响应迅速。

桌面应用

• Tauri – 构建原生 macOS（以及 Windows/Linux）客户端。
• Deep linking – 可直接从浏览器打开桌面应用。

核心挑战与解决方案

统一 API 层

• 将 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 集成在同一个包装器后面。
• 将每个提供商的响应格式映射到统一的模式，使前端保持无感知。

模型切换

• 用户可以在 GPT‑4o 开始对话后，切换到 Claude，并保留上下文。
• 实现了一个 上下文保留 机制，将共享的历史记录重新注入到新模型中。

上下文窗口管理

• 不同模型的 token 限额差异巨大。
• 构建了 滑动窗口 token 计数器，在达到上限时自动裁剪最早的消息。

实时流式传输

• 使用 Server‑Sent Events (SSE) 在生成 token 时即时显示，提供类似 ChatGPT 的体验。

检索增强生成 (RAG)

• 知识库 使用 Cloudflare Vectorize 构建。
• 文档通过 OpenAI embeddings 进行向量化，存储为向量，并在查询时进行搜索。
• 将最相关的片段注入提示中。

文件上传

• 利用 presigned URLs 配合 Cloudflare R2，让用户直接将文件上传至存储，绕过后端，降低负载。

限流与计费

• 在 NestJS 中自定义限流器，绑定 Stripe 订阅层级。
• 确保每个套餐的公平使用。

安全性

• 所有用户提供的 API 密钥在服务器上使用 AES‑256‑GCM 加密；仅用户能够解密。

离线优先体验

• 聊天记录本地持久化于 IndexedDB。
• 当网络可用时，增量同步例程会将更改推送至 MongoDB。

“个人记忆”功能

• 在消息前加上特殊标记（例如 !mem），内容将被 永久 存储为个人知识片段。
• 充当 AI 的持久大脑，实现跨会话的长期上下文。

经验教训

1. 用户体验胜过技术 – 精致的 UI 和流畅的状态处理会产生巨大的差异。
2. 选择的简洁性 – 模型过多会让用户不知所措；按“最佳使用场景”进行分类有助于解决。
3. 统一接口带来回报 – 及早抽象供应商差异可避免后续无数麻烦。
4. 性能是多方面的 – 快速构建、流式响应、缓存以及本地存储都提升了感知速度。

更多细节获取位置

• Next.js Docs – 流式处理、API 路由和 Turbopack。
• Vercel AI SDK – 处理多提供商流。
• NestJS Documentation – 自定义限流器和中间件。
• Cloudflare Vectorize – 向量搜索设置及最佳实践。

构建即时感 AI 聊天 SaaS

“让应用感觉即时。每次点击聊天时不需要等待页面加载。”

我在过程中犯了几次错误。其中一个大错误是尝试把所有数据都存储在主数据库中。起初我 没有使用 Redis 进行缓存，随着用户数量增加，应用变得很慢。我 很快意识到，构建 AI‑chat SaaS（多模型聊天应用）需要一个聪明的缓存策略。

常见陷阱

• 忽视 Token 成本 – 如果不跟踪使用量，API 账单会爆炸。
• 错误处理不足 – AI API 经常出错，需要完善的重试逻辑。
• UI 迟缓 – 如果文字流畅度不佳，用户会离开。
• 安全性差 – 切勿在数据库中明文存储 API 密钥。

安全第一

安全是最重要的部分。我构建了一个 “API 密钥保险库”。

• 服务器永远看不到明文密钥。
• 密钥在 发送前 已在客户端加密。

这能提升用户信任。如果你在寻找开源的安全模式示例，可以查看 GitHub 上社区审查过的库。

“组织”功能

我必须构建一个系统，让团队能够 共享知识库，但聊天记录保持私密。这在 NestJS 中需要复杂的权限逻辑。我花了两周才把数据库模式弄对，但这让产品显得更专业，值得投入。

入门指南

如果你想开始构建 AI‑chat SaaS（多模型聊天应用），不要一次性尝试实现所有功能。

1. 选择核心技术栈 – 我推荐 Next.js 和 Node.js 后端。
2. 设置流式传输 – 使用 Vercel AI SDK 实现基础聊天功能。
3. 添加用户认证 – 我使用 Firebase Auth，因为它易于扩展。
4. 集成 Stripe – 及早设置定价层级，以便测试支付流程。
5. 专注 UX – 确保应用在移动端和桌面端都能良好运行。

在加入高级 RAG 功能之前，我花了数月时间打磨聊天的 “感觉”。

其他经验教训

• 缓存：使用 Redis（或类似方案）将频繁访问的数据放在内存中。
• Token 管理：持续监控使用情况并实现成本控制机制。
• 提示工程：投入时间编写稳健的 Prompt，能显著提升输出质量。
• 数据安全：在客户端加密 API 密钥，使用受环境保护的 secret，遵循最小权限原则。

为什么 ChatFaster 有帮助

ChatFaster 通过提供：

• 预构建的基础设施和统一的 API，处理模型集成的复杂性。
• 让你专注于构建独特功能和优化用户体验，而不是管理底层后端架构。

模型选择指南

选择合适的模型需要在 准确性、延迟和预算 之间取得平衡，以适配你的 SaaS 平台。

最后感想

构建 AI 聊天 SaaS 需要稳健的后端、安全的 API 连接到各类语言模型，以及友好的用户界面。它还涉及订阅管理和严格的数据隐私实践，以提供可扩展、可靠的服务。

我为 ChatFaster 的成果感到自豪——它让我学到了很多关于 AI 系统扩展的经验。我也把这些技能用于帮助像 Al‑Futtaim 这样的多市场品牌构建无头电商站点。

如果你是创始人或开发者，想要在 React、Next.js 或 AI‑chat SaaS 方面获得帮助，欢迎联系。我接受有趣的项目、咨询或高级合同工作。

查看 最终产品请访问 chatfaster，期待与你交流！