猫眼影戏
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刘家坤
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猫眼影戏记者 李富 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
编辑｜吴昕
中国版 OpenRouter + Artificial Analysis ，让每一枚 Token 都能流向它最该去的地方 。
大模子 API 效劳的「黑盒」焦虑
这两天 ，Clawbot 病毒式裂变 ，似乎是一年前 Manus 的魅影重现 。
同样一夜之间站优势口 ，同样点燃了无数开发者对「泼天繁华」的想象 ，也随手把 Token 烧成了新的「硬通货」 。
最近一组数据 ，让人更有体感 。
中国大模子数目已凌驾 1500 个 ，下游开发者已经最先「猖獗盖屋子」 。数据显示 ，2024 年头 ，中国日均 Token 消耗量约为 1000 亿 ；到 2025 年 6 月 ，这一数字已突破 30 万亿 。一年半时间 ，增添凌驾 300 倍 。
与三年前的 Chatbot 差别 ，「醒目活」的 Agent 正以亘古未有的强度 ，第一次把 API 挪用推入「生产级」——
一次看似简朴的操作 ，背后往往是十一再、甚至几十次模子挪用在同时爆发 。任何一次效劳「抽风」 ，都会在 Agent 链路中引发一场多米诺骨牌式瓦解 。
问题在于 ，中国大模子 API 效劳现状 ，远比 benchmark 重大得多 。
更像是开盲盒 ，有人奚落说 ，以为自己在用「DeepSeek V3.2」 ，现实可能是蒸馏/量化版本 。有人花了两周时间重复测试 ，上线后仍遭遇性能回退 Ｉ杏型哦臃⒚ ，模子会在某些破晓时段准时「抽风」 ，延迟从 300ms 飙升至 2000ms 以上 ，客服秒变「智障」 。
这些并非个案 ，而是高度碎片化的大模子API效劳的「缩影」 。
大模子 API 效劳的「黑盒」 ，不但是模子不可诠释 ，而是用户基础不知道 ，效劳背后跑的是什么模子、什么设置、什么质量 。清华系 AI Infra 创企清程极智联合首创人兼产品副总裁师天麾告诉机械之心 。
中国大模子和大模子 API 效劳商原来就多 。多算力、多架构、多网络并存 ，统一个模子 ，在差别效劳商、差别安排方法下 ，往往泛起出显著差别 。
好比 ，同样挪用 DeepSeek-V3 / R1 ，头部效劳商可以维持毫秒级响应 ；而部分接入低质量算力或优化缺乏的效劳商 ，其 TTFT（首 Token 时延）可能慢上 2～3 倍 。
与此同时 ，免费 Token、津贴、打包套餐的价钱战 ，让「性价比」变得越发扑朔迷离 。
经济学家罗纳德·科斯曾指出 ，企业与制度的泛起 ，实质上是为了替换高本钱的市场生意 。当模子效劳因高度不透明与供应碎片化一直抬升生意本钱时 ，市场往往会内生出新的中介形态与制度安排 ，用以收敛不确定性 ，降低决议与生意本钱 。
正是在这样的配景下 ，1 月 29 日 ，清程极智正式宣布 AI Ping 。这款被业内视为「中国版 OpenRouter + Artificial Analysis」产品 ，旨在重塑大模子 API 效劳秩序 ，将上游效劳的碎片化与「黑盒」 ，转化为下游用户手中稳固、可预期的生产力 。
1 月 29 日 ，清程极智举行宣布会 ，正式官宣 AI Ping 。
中国版 OpenRouter + Artificial Analysis：
AI Ping 怎么玩儿？
简朴来说 ，AI Ping 是一个通过评测与路由两大机制 ，来消除大模子 API 效劳不确定性的基础设施型产品 。
若是说OpenRouter 解决的是「统一接入差别模子和效劳」 ，Artificial Analysis 解决的是「评测模子效劳质量」 ，那么 AI Ping 试图把这两件事合成一件事
通过评测告诉你模子效劳的质量数据 ，更基于实时评测效果 ，「接受」模子与效劳商的选择决议 。
换句话说 ，有了这颗动态的「调理大脑」 ，你只管提需求 ，不必明确模子 ，不必挑供应商 ，更不必为故障兜底 。
我们简朴体验了一把「自动驾驶」 ，在网页「多模子对话」中 ，让系统完成一个音乐播放器的设计 。
模子路由 ，选择的是「平衡模式」 ，在效果、速率与本钱之间寻找综合最优解 ，而不是只追求简单极端指标（好比最低延迟） 。
很快 ，系统判断 DeepSeek-V3.2 最适合目今使命 ，并将请求路由到其时效劳能力最优的火山引擎节点 。
效果 ，响应速率快 ，输出效果也很不错 。
本钱仅消耗 0.04 个算力点（约 4 分钱） 。
大规模实验数据显示 ，无论用户选择哪种路由战略 ，AI Ping 都能把挪用推向「能力—本钱」的最优区域 。
好比 ，纵然选择「效果优先」 ，系统也会在包管模子能力处于高水平的同时 ，阻止把本钱推向极端 ，而是在质量与价钱之间自动找到一个更平衡的位置 。
通过模子路由战略 ，AI Ping 能在「能力—本钱」二维空间里 ，迫近差别目的下的最优解 。
恒久以来 ，中国大模子 API 效劳市场缺乏一份公允、可比照的「体检报告」 。差别效劳商各自披露性能指标 ，但测试条件、指标口径与展示方法并不统一 ，开发者很难判断 ，AI Ping 试图填补这一空缺 。
现在 ，该平台已接入 30 家主流效劳商 ，笼罩 555 个模子接口 ，是海内少少数能够在统一标准下 ，对大模子效劳举行一连评测与果真展示的平台之一 。
在 AI Ping 的网站首页 ，差别效劳商被放入统一张性能坐标图中举行比照 。以吞吐率与延迟为坐标轴 ，统一个模子在差别效劳商处的现实效劳能力差别 ，一目了然 。
用户提需求 ，自动天生效劳路由战略的代码 。
点开效劳商 ，可以看到统一模子（ DeepSeek-V3.2 ）在差别效劳商处的效劳波动情形 。
Top5效劳商最近几天效劳延迟的「心电图」 。
这些对外展示的数据 ，强调公正性与可比性 ，按牢靠周期更新 ，犹如一份面向行业的「排行榜」和「体检报告」 。对开发者而言 ，选型不再听厂商「吹捧」 ；对效劳商而言 ，效劳能力第一次被放在统一把尺子下较量 。
对标 Artificial Analysis：
7×24h 数据「开盒」大模子API
从我们的体验来看 ，使用 AI Ping 和直接挪用某个大模子险些没有区别 ，只是完成了一次再通俗不过的请求 。
但在系统内部 ，这次挪用已经悄然完成了一次跨模子、跨效劳商的最优路径选择 。
这种「选路」的能力 ，源于清程极智构建的手艺三角闭环：全维度评测系统、效劳商级智能调理、以及多模子智能路由 。
这一切的基石 ，是套对标 Artificial Analysis 的实时评测系统 。要像成为公认的「评判员」 ，条件是评测系统自己具备足够的公正性与一致性 。
在指标设计上 ，牢牢围绕用户真正体贴的体验维度睁开 ，包括 TTFT（首 Token 延迟）、TPS（吞吐率）、本钱、精度等焦点性能与经济指标 。
差别应用场景 ，对指标的敏感点完全差别 。师天麾诠释说 ，在通俗谈天场景中 ，用户最在意的是「多久最先回复」 。只要能在几百毫秒内出首字、输出速率抵达可阅读水平 ，体验就已经趋于饱和 。
而在 Agent 场景中 ，一个使命往往由多程序用组成 ，真正决议效率的 ，不再是单次延迟 ，而是整个流程的吞吐能力与端到端完成时间 。
为了「开盒」国产模子效劳的真实水位 ，AI Ping 沉淀了一套极具手艺含量的评测要领 。
例如 ，所有测试使用统一套「考卷」 ，并在统一时间段举行 ；测试请求从北、上、深、蓉等多地效劳器同时发出 ，彻底消除网络波动对简单节点的滋扰 。
专门针对「效劳商缓存」设计特殊战略 ，确保测出的是真实的算力响应 ，而非「复用谜底」的表象 。
始终以通俗用户身份 ，匿名走真实挪用流程 ，评测效果还会举行交织验证 ，也获得了数十家主流效劳商的认可 。
最极致的一点 ，在于7×24 小时一连视察
模子自己只是个文件 ，能力基本是牢靠的 ；但模子一旦酿成大模子 API 效劳 ，情形就完全差别了 。师天麾说 。
中国大模子 API 效劳 ，白天和晚上纷歧样 ，北京和成都的节点纷歧样 ，甚至统一家效劳商 ，隔了几个小时负载也会强烈波动 。若是拿几分钟前的评测数据做路由决议 ，无异于一成不变 。
这种对指标的极致苛求 ，源于团队的硬核秘闻 。AI Ping 背后的清程极智团队源自清华 ，恒久深耕超算与 AI 性能评测领域 。他们不但加入过 AIperf 等行业评测工具的研发 ，更肩负过国家级超算集群的性能验收——这种「国家队」级别的评测履历 ，被降维应用到了大模子 API 效劳 ，最终转化为 AI Ping 难以被复制的壁垒 。
对标 OpenRouter：
用「自动驾驶」接受 Token 调理权
我们的目的不是把数据摆给用户看 ，而是要替用户做决议 。师天麾强调 。
若是说 OpenRouter 的收获是实现了 API 的「大统一」 ，那么 AI Ping 则更进一步 ，通过一套 L4 级智能路由系统 ，实现了模子调理的「自动驾驶」 。这套系统由「双引擎」驱动：模子路由（解决「谁来做」）效劳商路由（解决「在那里做」）
在 AI Ping 的逻辑里 ，模子不是「越大越好」 ，而应该是「分工明确」 ，有的善于写代码 ，有的善于写作 。
现实中的使命也是分层的：写代码需要逻辑严密 ，一样平常闲聊只需快速响应 。「若是所有请求都交给旗舰模子 ，只会变得又贵又慢 。」
AI Ping 的路由模子会通过机械学习 ，实时对用户请求举行「画像」 ，并在多种模子之间动态选择目今性价比最优的组合 。
在大规模测试中 ，这种「按问题匹配模子」的战略带来了两个效果：整体准确率凌驾简单旗舰模子的最高得分 ，而挪用本钱下降凌驾 50% 。
这一效果也与外部研究结论 ，不约而同 。
近期一项来自MIT 与佐治亚理工的研究发明 ，开源模子已经可以用约莫 13% 的本钱 ，抵达靠近 90% 的闭源模子性能 。
但在现实市场中 ，这类高性价比模子的使用比例仍缺乏 20% ，主要受限于认知惯性与切换本钱 。
两种差别情形下的模子路由 。
解决了模子选型 ，下一步是决议请求落到哪家效劳商 。
与古板的「失败后再重试」差别 ，AI Ping 的效劳商路由具备预判能力 。每一次请求返回的效果 ，都是一个自然的丈量样本 。这些数据会被一连汇总进内部评测池 ，用来描绘效劳商「此时现在」的真实效劳水平 。
一旦发明某条请求的响应时间显着偏离正常建模 ，或与最近视察数据纷歧致 ，路由系统就会预判该节点可能进入异常状态 ，纵然尚未收到明确过失 ，而不是被动期待失败 。
在亿次挪用的实测中 ，这套机制让整体 TPS（吞吐量）提升了约 90% ，本钱同步下降了 37% 。
选择最适合的大模子API效劳商 。
实现这种「自动驾驶」很是禁止易 。师天麾告诉我们 。
效劳商路由的一个难点在于动态平衡 。「若是只把流量给目今最好的效劳商 ，瞬间的高并发可能会直接把对方打崩 。」师天麾分享了一个真实细节：曾有效劳商因流量集中路由而宕机 ，CTO 三更打来电话询问爆发了什么 。真正的路由不是简朴的排队 ，而是「使用目今最优」与「展望分派负载」之间的精妙平衡 。
模子路由的门槛更高 ，它实质上是用 AI 去选 AI 。系统需要通过海量数据学会「什么样的问题适合什么样的模子」 ，并在现实运行中一直接纳效果举行离线纠偏 。
归根结底 ，这是一套依赖恒久数据积累、一连自我演化的系统 ，也是 AI Ping 作为中国版 OpenRouter 的护城河 。
重塑生意秩序：
开发少做「选择题」 ，效劳不再只有「价钱战」
差别用户的实践 ，从侧面印证了 AI Ping 作为「中国版 OpenRouter + Artificial Analysis」的现实价值 。
对许多直接面向 C 端或 B 端用户的团队而言 ，在接入 AI Ping 之前 ，最大的困扰并非模子能力缺乏 ，而是被大宗「非焦点工程」消耗精神 。
一位从事 ToB 智能客服助手的开发者回忆 ，已往团队恒久陷在「工程师手动选型」的循环中：先接几家跑起来 ，再拿一批真实问题测效果、测延迟、测报错 ，最后再算一遍账 ；灰患揖鸵匦率逝洹⒅匦禄毓 ，周期很是长 。
「判断哪个模子最好用 ，基本靠线上监控和履历 。哪家最近延迟飘了 ，就人工降权 ，往往是用户先感知到卡顿 ，我们才最先调解 ，很是被动 。」他们也曾思量自建调理系统 ，但很快发明 ，这意味着还要特殊肩负监控、容灾和对账等重大工程肩负 ，越发偏离主线使命 。
接入 AI Ping 后 ，这类「选型内讧」被工程化消解 ，各人又能把主要精神投入到客服体验上 ，好比知识库质量、流程指导 ，转人工闭环 。
这种调理价值 ，在对本钱高度敏感的场景中体现得更为直接 。
一些自力开发者将 Agent 用于自用场景 ，对性能要求并不极致 ，但对本钱控制极为敏感 。通过 AI Ping 提供的筛选排序功效 ，开发者可以在多家供应商中 ，选出性价比最高的计划 ，好比 TTFT＜5 秒、TPS＞20 ，价钱从低至高排序 。同时 ，用户也可以在智能路由中使用此功效 ，智能路由会将用户的每一条需求 ，依据评测数据 ，路由至目今知足用户需求的最高性价比的效劳商 。
而在多模子协作场景中 ，调理能力则直接转化为商业可行性 。
面团 AI 的模拟面试产品需要多模子协作 ，好比挪用语音模子、文本语言模子 ，差别厂商的模子各有优势 。已往 ，跨模子、跨平台挪用流程重大 ，本钱也很是高 。
统一接入 AI Ping 之后 ，团队再也不需要体贴「既要接火山、又要接百度」的底层适配问题 ，模子挪用起来本钱更低 ，效率更高 ，效劳性能也越发稳固 。
以往找身边的学上举行一次模拟面试 ，往往需要支付半小时三四百元的本钱 。现在借助 AI 手艺 ，只需几块钱 ，就可以实现一个高拟人度、高仿真的模拟面试 。
类似逻辑也泛起在情绪陪同应用中 。一支清华大学学生团队发明 ，用户大部分提问是一样平常闲聊 ，少数才涉及深度推理 。通过 AI Ping 的「分层调理」 ，简朴问题流向低价小模子以包管「秒回」 ，要害情绪点则路由至高阶模子 。这种精准分发 ，既阻止了响应过慢导致的「冷暴力」 ，又将稳固性与价钱压到了可控区间 。
更耐人寻味的是 ，这套评测系统也在反向重塑效劳商的行为 。
硅基智能成为平台的恒久用户 ，一个主要缘故原由在于测得准 。通过横向评测 ，他们可以清晰看到自己在数十家效劳商中的真实位置：延迟是否偏高 ，吞吐是否保存短板 ，稳固性怎样随时间波动 。
已往 ，效劳商只能监控自身数据 ；现在 ，差别效劳能力被放在统一把尺子下较量 。当延迟、吞吐与稳固性被一连量化泛起 ，用户也最先以「效劳质量」而非简单价钱作为选择依据 ，行业竞争也由此从价钱战转向工程优化与算力治理能力的比拼 。
在师天麾看来 ，这将形成一个正向循环：评测数据闪开发者知道什么是好效劳 ，也让效劳商看清自身短板 。效劳质量提升后 ，应用体验改善 ，AI 使用规模扩大 ，Token 消耗随之增添 ，收益再回流到算力与手艺优化之中 。
我们希望用透明的数据 ，让行业知道什么才是值得竞争的偏向 ，他说 ，「不是只有价钱 ，而是真正的效劳能力 。」
院士点赞 ，预见下一代基础设施
在宣布会上 ，中国工程院院士、清华大学盘算机系教授郑纬民给出了一个颇具画面感的比喻 。
已往十年 ，行业解决的是怎样把智能「生产出来」 。随着模子生态与智能体（Agent）的快速昌盛 ，新的瓶颈正在泛起：怎样让智能被高效、稳固地「流通」 。
在他看来 ，智能路由正是这一流通系统中最要害的基础设施之一 ，也是下一阶段 AI Infrastructure 必需回覆的问题 。
当模子路由、效劳路由、芯片调理所有买通后 ，用户只需提出需求 ，而无需体贴背后事实是哪个模子、哪一家云厂商、哪一块芯片在事情 ，效果便会自动抵达 。
「这将是下一代 AI 基础设施的形态 ，」他说 ，「让智能像电一样被挪用和分发 。」
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