时间序列预测API的核心是可集成、可维护、可回溯，需标准化预处理、轻量模型封装、带置信区间返回、支持增量更新与冷启动兜底。
时间序列预测在API接口开发中，核心不是堆砌模型，而是让预测能力可集成、可维护、可回溯。重点在于：数据预处理标准化、模型轻量化封装、预测结果带置信区间返回、支持增量更新与冷启动兜底。
API请求进来的原始时序数据（如每分钟订单量）往往存在缺失、突刺、时区错位等问题。不能依赖前端清洗，必须在服务端统一拦截处理：
生产API不追求SOTA指标，而要兼顾延迟、内存和更新成本。推荐组合：
API返回不能只给一个数字。下游系统需要知道“这个预测靠不靠谱”：
新业务线第一天没数据？模型不能报错，要兜底并悄悄进化：
基本上就这些。模型是工具，API是接口，真正决定成败的是数据链路的鲁棒性、响应结构的语义清晰度，以及出问题时能不能快速切流、降级、定位。不复杂但容易忽略。
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