7 月的重点是帮助团队在生产环境中控制 AI 支出，同时保持工作流灵活性。我们发布了工作流和项目级支出上限与成本 Guardrails、多步骤事件驱动流水线、更清晰的工作流构建器、更好的请求日志筛选，以及免费的公开成本计算器。
AI 支出上限和成本 Guardrails
我们新增了支出上限，帮助团队在账单失控前限制 AI 成本。上限可在工作流内的模型 slot 级别设置，也可在项目级别覆盖生产流量。
本次更新包括：
- 按模型 slot 设置支出上限，支持每小时、每天、每周、每月周期
- 软预算 enforcement：超限时切换到 backup 模型，而不是直接中断流量
- 跨生产工作流共享的项目级支出上限
- Overview 和工作流卡片上的 spend 可见性，并在 80% 和 90% 时发出提醒
- 请求日志中的 budget guardrail 事件
配置请参阅 支出上限，了解 guardrails 如何融入生产流程可查看 AI 支出上限概述，跟踪长期 spend 可查看 成本分析。
多步骤事件驱动工作流
ModelRiver 现在支持在单个工作流中串联 backend webhook 和 callback AI 步骤。团队可以构建 AI 生成、后端处理、后续 AI 步骤按顺序执行的流水线，而不必把多个集成拼在一起。
本次更新包括：
- Console 中的流水线编辑器和预览
- Playground 支持端到端测试多步骤流程
- 串联步骤和 callback 模式的文档
配置细节请参阅 多步骤流水线指南，也可以从 事件驱动 AI 概述 开始。本地测试 callback 可使用 CLI callback 命令。
工作流构建器和 Playground 体验
工作流 Console 进行了完整 redesign，让复杂配置更容易浏览和编辑。创建和调优工作流应更接近编辑产品界面，而不是手工接基础设施。
本次更新包括：
- 全屏工作流编辑器和更清晰的工作流列表卡片
- 简化的创建向导，分为 Primary model 和 Backup models 步骤
- 在 failover 路径中拖拽排序模型
- Playground 模型 pinning，用于测试特定工作流 slot
可直接在 Console 中操作，也可以参考 构建工作流 和 Test Mode 文档，在生产环境前安全验证变更。
请求日志改进
调试生产流量或追踪失败的工作流运行时，请求日志现在更容易使用。筛选和导航更紧凑，帮助团队更快找到正确的请求。
本次更新包括：
- 通过 request URL type 按来源和 endpoint 筛选
- Timeline 刷新，以及日志视图之间更清晰的返回导航
- 在相关请求之间切换浏览时的体验改进
完整说明请参阅 请求日志，多步骤流程中的事件展示请参阅 Timeline 可观测性。
公开 AI 成本计算器
我们在官网上发布了免费计算器，帮助团队在注册前估算 token 用量和模型成本。两个工具都使用当前的 provider 目录。
本月其他更新
我们刷新了 Provider 目录，使路由、credential 校验和公开定价数据与当前可用模型保持一致。