AI智能试衣 · 实现逻辑

1. 流程摘要

用户在左侧配置模特与服装（含上传），前端将图片以 Data URL 或 URL 形式交给 POST /api/ai-fit/try-on。路由内创建 DashScope 试衣任务并轮询；成功后可将成片转存自有 OSS，再向主站上报一次 try_on 计费（toolKey: fitting-room__ai-fit）。

「我的衣柜」列表通过主站 SSO 代理读写；保存入口在试衣成功后的流程中触发。

2. 关键事项

• 计费锚点：仅在任务成功且结果可展示后打点；余额不足时返回业务错误并避免误入账。
• 幂等与缓存：同一 taskId 多次轮询时复用已上传 OSS 的 URL，避免重复存储与重复计费记录。
• 套装预填：读 ?id= 匹配 OUTFITS，预填成功后常用 router.replace 清理查询串以免刷新重复执行。

3. 核心代码摘录

计费：Gateway createTask + poll finalize（app/api/ai-fit/try-on/route.ts）

// POST → createDashscopeJobFromServer → gatewayLogId
// GET poll 成功 → book-mall jobs/recordInfo → finalizeRequestLog
// BYOK 额度内免费；超额从通用积分池扣轻量包

4. 相关页面

试衣间套装的数据与跳转约定见 实现逻辑 · 试衣间套装。