CI 里没有真实额度，这件事常被当成「所以接口不用测」。结果是一次字段改名、一次解析层重构，本地跑得好好的，上线才发现取答案的位置变了。问题不在于有没有额度，而在于有没有把「契约」固定下来。

这一节给一套不花钱的契约测试：七类 fixture，覆盖正常与六种异常。

一、问题不是「测不了真实接口」，而是「没定义契约」

契约测试不验证「模型答得好不好」，只验证「你的代码对响应的假设是否还成立」。这些假设包括：

• 请求体字段名（input 而不是 messages）。
• 取答案的位置（output_text 还是 output[].content）。
• 工具调用的错误分类（未知工具、畸形参数）。
• 错误响应的形态（401 / 429 怎么表现）。

只要这些假设被写进 fixture，CI 就能在没有额度的情况下守住它们。真正的模型质量，另由人工评审与小样本实测负责。

二、最小可运行示例：七类 fixture 与断言

下面的脚本不联网、不需要真实密钥。它用一份 mock 处理器模拟七种输入，逐条比对期望结果。

"""契约测试骨架（mock）：七类 fixture 覆盖正常与六种异常。"""

FIXTURES = [
    {"name": "正常回答", "input": {"kind": "text"}, "expect": "text"},
    {"name": "单工具", "input": {"kind": "tool", "n": 1}, "expect": "tool1"},
    {"name": "多工具", "input": {"kind": "tool", "n": 2}, "expect": "tool2"},
    {"name": "畸形参数", "input": {"kind": "tool_bad"}, "expect": "json_error"},
    {"name": "未知工具", "input": {"kind": "tool_unknown"}, "expect": "unknown_tool"},
    {"name": "429 限流", "input": {"kind": "rate"}, "expect": "retry"},
    {"name": "无效 Key", "input": {"kind": "auth"}, "expect": "fail"},
]

def mock_handler(payload: dict) -> str:
    kind = payload["kind"]
    if kind == "text":
        return "text"
    if kind == "tool":
        return f"tool{payload['n']}"
    if kind == "tool_bad":
        return "json_error"
    if kind == "tool_unknown":
        return "unknown_tool"
    if kind == "rate":
        return "retry"
    return "fail"

def run(fixtures: list[dict]) -> list[tuple[str, bool]]:
    results = []
    for f in fixtures:
        try:
            got = mock_handler(f["input"])
            results.append((f["name"], got == f["expect"]))
        except Exception:
            results.append((f["name"], False))
    return results

def offline_check() -> None:
    results = run(FIXTURES)
    for name, ok in results:
        print(f"{name} {'ok' if ok else 'FAIL'}")
    passed = sum(1 for _, ok in results if ok)
    print(f"{passed}/{len(results)} 通过")

if __name__ == "__main__":
    offline_check()

真正落地时，把 mock_handler 换成「解析你代码的输出」的函数：给定一份固定响应，验证解析层取到的是不是期望值。fixture 存成 JSON 文件，跟着代码一起评审。

三、七类 fixture 覆盖什么

fixture	模拟的输入	守住什么
正常回答	纯文本响应	取答案的位置
单工具	一个 tool_call	工具名与参数解析
多工具	并行多个调用	是否全部处理
畸形参数	非法 JSON	解析失败分类
未知工具	未注册的工具名	拒绝而非崩溃
429	限流响应	重试策略
无效 Key	401	不重试、快速失败

三件要强调的事：

• fixture 是契约，不是快照。不要存整段真实响应（会含敏感信息、也会过期），只存「你的代码依赖的那几个字段」。
• 七类是下限，不是上限。你的业务若有多轮、流式、引用，各加一条；但先保证这七类绿，再谈扩展。
• 静态校验 + mock 是本书的验证上限。官方能力、真实延迟、限流阈值都无法在 CI 里复现；这些必须靠小流量实测与线上的观测补足。

四、预期输出与异常分支

运行测试骨架，预期输出：

正常回答 ok
单工具 ok
多工具 ok
畸形参数 ok
未知工具 ok
429 限流 ok
无效 Key ok
7/7 通过

换成真实代码时，若出现异常，按下面顺序定位：

现象	优先怀疑	第一步动作
解析用例红	取答案字段变了	对照官方响应结构
工具用例红	参数结构变了	核对 arguments 与 schema
只有 CI 红本地绿	fixture 过期	用当前响应重录一份
异常用例红	错误分类改了	对齐 7.2 的三类错误

最后一行尤其重要：fixture 过期是这类测试最常见的失效方式。它不是「测试没用」，而是提醒你该更新契约了。

五、判据卡

判断项	该这么做	不该这么做
测什么	契约（字段与位置）	模型回答质量
fixture 内容	只存依赖的字段	存整段真实响应
覆盖范围	正常 + 六类异常	只测 happy path
失败含义	契约变了，去核对	直接改期望值让它绿
验证上限	mock + 小流量实测	指望 CI 覆盖一切

这张卡的重点是契约与质量分开。五条里有三条在说：CI 守结构，人守质量。

六、来源与核验

• 官方 API 参考：https://docs.x.ai/developers/rest-api-reference（核验日期 2026-11-04）。响应结构与错误形态以该页为准。
• 官方 Function Calling：https://docs.x.ai/developers/tools/function-calling（核验日期 2026-11-04）。tool_call 与 function_call_output 的结构来自该页，工具解析的三类错误见 7.2。
• 七类 fixture 的划分与测试骨架为本书原创；具体断言内容需按你的实现补充，本节不提供可直接运行的线上测试。

七、动手试

1. 把七类 fixture 落成 JSON 文件，写一个读取并逐条断言的脚本，接入你现有的 CI。
2. 给「多工具」用例补一条断言：当模型一次返回三个调用时，你的代码是否全部执行、是否有遗漏。
3. 设计一条 fixture 更新流程：谁负责在接口变更后重录、如何评审、多久检查一次过期。写成一个三行的小节，贴进项目 README。