用途：该资料是 Cloudflare Workers AI 的完整参考，用于在 Cloudflare Workers 的无服务器 GPU 上运行 AI 模型推理。依赖 cloudflare-worker-base 完成 Worker 初始化，最新版本为 wrangler@4.43.0 与 @cloudflare/workers-types@4.20251014.0，状态为生产就绪。
主要能力：通过 env.AI.run(model, inputs, options) 调用模型，返回 JSON 或 ReadableStream。支持文本生成（messages/prompt、stream、max_tokens、temperature、top_p、top_k）、文本嵌入（text 输入，返回 shape 与 data 向量）、图像生成（prompt、num_steps、guidance、strength、image，输出二进制图片）、视觉模型（多模态 messages）以及 OpenAI 兼容端点、Vercel AI SDK 集成。
使用方式：在 wrangler.jsonc 中配置 "ai": { "binding": "AI" }，声明 Env 的 AI: Ai，然后调用 env.AI.run()。文本生成建议启用 stream: true，以 text/event-stream 返回。可传入 options.gateway.id 和 skipCache 接入 AI Gateway 做缓存、日志与用量追踪。资料给出聊天历史、RAG（嵌入 + Vectorize 查询 + 上下文生成）、Zod 结构化输出、图像生成后存入 R2 等模式。
适用场景：构建 AI 聊天、检索增强、嵌入检索、图像生成与理解类 Worker 应用。
限制：速率限制按任务不同（文本生成默认 300/min，嵌入 3000/min，图像与视觉 720/min 等），免费额度为每天 10,000 neurons，付费为每 1,000 neurons $0.011；模型输入输出 token 上限因模型而异，Worker 默认 30s CPU、最大 5m，流式分块约 1KB，输出图片约 5MB。生产前建议启用 AI Gateway、处理 429 重试、校验输入长度并防提示注入。