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18个月,中国Token消化狂飙300倍!清华系AI Infra帮你腰斩API本钱

2026-02-03 22:09:25
泉源:

猫眼影戏

作者:

瞿光

手机审查

  猫眼影戏记者 安迅思 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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  不养儿不知怙恃恩,养了孩子更知道为人怙恃的不易。关于每一位家长来说,当孩子一降生我们就对这个新鲜的生命充满了期待,经由若干年的养育之后,有人以为孩子给了自己带来了快乐和期待,有的则以为孩子给了自己一个又一个的失望。然而,即便你的孩子不敷优异,甚至在学业上被其他孩子远远抛在死后,就真的让你感应失望了吗?他们现在也不过是14、5岁,他们未来的路还很长,一次期中考试,一次期末考试,哪怕是一次中考没考好值得我们失望吗?人说三十而立,他们离而立之年,离立功立业证实自己的年岁还远着呢,即即是三十还未立,你不防还可以这样宽慰自己,至少他还身心康健。19年前我一经有过一个女儿,我对孩子的期望从她的名字里就能看得出来。孩子出生时我力排众议给她叫若愚,我期望她智慧,学习好,大智若愚嘛。有人说,小女孩,这个名字太大太重了,像男孩,我没有顾及这样的说法;乖谝涣剿,两三岁的时间我就对她要求的很严酷,甚至是严肃。我会由于她出错而打她,会由于她不听话而罚她站墙根,一站就是半个小时,那么小的孩子她懂什么?她流着鼻涕哭着喊着说:“爸爸我错了,爸爸我再也不敢了!”我未曾被她的哭喊所摇动,由于我抱定一个信心,严师出高徒,严父出孝子。我希望她未来读清华北大,上哈佛牛津。1999年的11月1日,这一天牢牢地刻在我的脑海,终生难忘。孩子在幼儿园爆发了意外,永远的脱离了我,其时她仅仅三岁半。我清晰地记得,那天早上送她去幼儿园的路上,她快乐的骑在我的肩头高声地唱着《我是女生》“我是女生,漂亮的女生,我是女生,爱哭的女生”然后拍着我的头说:“你不懂女生!”医院里,看着她铁青的小脸悄悄地如熟睡般的样子,我不敢相信这个现实,我拼命地用头撞墙,希望把自己撞醒,希望这只是一个恶梦,当恶梦醒来的时间孩子还会活蹦乱跳的泛起在我眼前。然而事实是无情的,直到失去了她我才突然意识到,我对孩子的最大期望不是智慧智慧,出人头地,而是平平安安,健康健康。是能够和我相伴相随,是始终快乐幸福,一句话我要她在世!没有康健和生命其它又有什么意义呢?只管这件事像一个伤疤,揭一次就会流一次的血,但正是这件事让我真正意识到,生命和康健才是我们最大的财产!现在一想到她,我记不起她快乐时的样子,脑海里只有她高声啼哭涕泪横流的委屈,那画面时时时的在我脑海中浮现,让我心如刀绞的忸怩,若是她还在,今年应该是大二了吧。以是,当第二个孩子降临的时间我给她起名叫平安,期望她平安无恙,康健幸福。平安从小到大都被爱所困绕着,我把对若愚的缺失加倍的倾注在她的身上。我重视她生涯习惯和学习习惯的作育,但从不提过高的要求,大都的时间我不是给她打气而是在为她减压,中考分数出来的那天,然然哭了,我告诉她,孩子,你要知道,效果并不是爸爸最看重的,我要的是康健快乐的你,再差的分数爸爸都能接受,只要你是康健的,怙恃就是快乐的,只要你是快乐的,我们就是幸福的。什么是幸福?一家人健康健康团圆在一起就是最大的幸福。

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责编:吴朝香

审核:马晓澄

责编:聂丛笑

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