四大核心能力Models API 提供 Apex 类和 REST 端点将你的应用连接到 Salesforce 合作伙伴的 LLM。所有调用都经过 Einstein Trust Layer。支持 1GP 和 2GP 托管包。所有请求受 Einstein Requests 使用计费约束。能力Apex 方法REST 端点说明Generate ChatModelsAPI.createChatGenerations()POST /models/{name}/chat-generations多消息对话每条消息有角色user/system/assistant模型理解对话上下文Generate TextModelsAPI.createGenerations()POST /models/{name}/generations单一提示词生成适合简单任务和模型测试Generate EmbeddingsModelsAPI.createEmbeddings()POST /models/{name}/embeddings创建嵌入向量用于 RAG 和语义搜索。仅 Ada 002 模型Submit FeedbackModelsAPI.submitFeedback()POST /feedback提供生成文本质量反馈GOOD/BAD数据存储在 Data 360通过 Apex 访问 Models APIModels API 在aiplatform命名空间中提供 Apex 类从 Models REST API 规范自动生成。每种能力都有对应方法含请求/响应对象。Generate Text — 最简单的调用aiplatform.ModelsAPI.createGenerations_Request request new ...(); request.modelName sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT4OmniMini; request.body.prompt Generate a welcome email...; // 输出: response.Code200.generation.generatedTextGenerate Chat — 多消息对话ListModelsAPI_ChatMessageRequest messages new List(); // 添加 systemMessage (rolesystem) userMessage (roleuser) request.body.messages messages; // 输出: response.Code200.generationDetails.generationsGenerate Embeddings — 向量化request.modelName sfdc_ai__DefaultOpenAITextEmbeddingAda_002; body.input new ListString{Every day, once a day...}; // 输出: response.Code200.embeddingsSubmit Feedback — 质量反馈feedbackRequest.feedback GOOD; // 或 BAD feedbackRequest.feedbackText ...; feedbackRequest.source HUMAN; // 输出: response.Code202.message异常处理所有方法在出错时抛出*ResponseException通过e.responseCode检查 HTTP 状态。通过 REST 访问 Models API步骤 1 — 创建 External Client AppOAuth 范围api、refresh_token/offline_access、sfap_api。启用 Client Credentials Flow 和 JWT 令牌。步骤 2 — 生成 JWT Tokencurl -X POST https://{my_domain}/services/oauth2/token \ -d grant_typeclient_credentialsclient_id{key}client_secret{secret} // Response: access_token, instance_url, api_instance_url步骤 3 — 调用 API 端点四个必需 HeaderAuthorization: Bearer {token}Content-Type: application/jsonx-sfdc-app-context: EinsteinGPTx-client-feature-id: ai-platform-models-connected-appcurl -X POST https://api.salesforce.com/einstein/platform/v1/models/sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT4OmniMini/generations \ --header Authorization: Bearer {token} \ --header x-sfdc-app-context: EinsteinGPT \ --header x-client-feature-id: ai-platform-models-connected-app \ --data {prompt: Generate a story about James Lee...}响应包含generatedText、contentQuality毒性分数、parametersToken 使用量。401/404 错误验证应用范围、完整 access_token、My Domain URL。构建 LWC 和 Flow四种集成模式模式说明Simple Gen AI LWCAuraEnabled 方法 → createGenerations → HTML: lightning-input button response textareaSimple Gen AI FlowInvocableMethod → Models API → Flow Builder 中可用的 Invocable ActionPrompt Engineering LWCSystem prompt User prompt → ChatMessageRequest 列表 → createChatGenerations。适合 CoT 提示实验Chat LWC完整聊天界面消息历史、角色样式用户蓝色右对齐/助手灰色左对齐、打字效果30ms 逐词显示、加载动画、自动滚动到底部所有示例默认使用sfdc_ai__DefaultOpenAIGPT4OmniMini模型。这些是演示模式非生产就绪代码。速率限制和模型 API 名称速率限制组织类型RESTApexProduction2,000 RPM生成/ 1,000 RPM嵌入反馈2,000 RPMSandbox2,000 RPM同 Production500 次/小时注意是每小时Demo/Trial2,000 RPM150 次/小时超限返回 HTTP 429。Apex 方法也受 Apex Callout 限制。Agentforce 推理引擎在 Sandbox 中当前无速率限制已知问题可能变化。模型 API 名称模式sfdc_ai__DefaultProviderModelName命名空间sfdc_ai分隔符__配置Default或自定义配置名查找方式AI Models → Generative 标签页 → 点击模型 → 详情中的 API 名称。REST 路径/models/{modelName}/generations。Apexrequest.modelName ...。Trust Layer语言、数据脱敏和毒性检测语言和区域设置localization 载荷defaultLocaleinputLocales区域 概率expectedLocales提高数据脱敏和毒性评分的准确性指南单一语言用 defaultLocale混合语言用 inputLocales始终提供语言区域数据脱敏Data MaskingEinstein Trust Layer 在发送给 LLM之前对 PII 和 PCI 数据进行脱敏将敏感值替换为占位符文本 → LLM 用占位符生成响应 → Trust Layer 反脱敏 → 你看到实际数据审计追踪存储在 Data 360启用脱敏时上下文窗口限制为65,536 Token关闭脱敏可使用完整上下文窗口无 100% 准确率保证跨区域用例可能影响检测毒性评分Toxicity Scoring对所有 LLM 生成自动执行响应包含scanToxicity.isDetected布尔值categories[]分数0-1六类检测identity / hate / profanity / violence / sexual / physical分数越高越可能有害isDetectedtrue 表示高可信度有害数据存储在 Data 360 供审查指定正确的区域设置以获得最佳检测准确率Models API 为你提供了安全、受管控的途径来访问世界领先的 LLM——通过 Apex 或 REST配合完整的 Trust Layer 保护、灵活的速率限制和丰富的集成模式。发布来源Agentforce Models API 开发者指南 | Salesforce CRM 中文站