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衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

忍不了了，这个槽我真的不吐烦懑！

比面临大模子黑盒更让人抓瞎的事情，就是要去选既靠谱、性价比又高的API效劳 。

这险些是每一个涉足AI应用开发的团队都会履历的至暗时刻，抹泪.gif 。

统一个模子架构在差别的供应商手里，不但价钱上有收支，延迟、稳固性、吞吐量等用户体贴的指标，波动幅度简直堪比霸天虎过山车 。

你说荒唐不，在API挪用动辄几十万、上百万token的时代，API选型居然酿成了一件靠履历重复试错的事儿 。

这就导致想要接个API做开发，还得先被迫兼职下采购员 。东市买骏马，西市买鞍鞯，必需把市面上的供应商挨个测一遍 。

（写到这儿的时间，我的心情就是谁人各人可以想象的痛苦面具闭眼心情包.jpg）

不er，就没有一个工具能把这些API的底裤扒得清洁，让咱开发者省点心吗？

带着云云沉痛的心情跟周围人探询了一圈，你还真别说，有人告诉我有家清华系的AI Infra公司——清程极智，真就做了这个事儿 。

产品叫AI Ping，之前没做过什么宣发，基本一直就靠口碑口口相传 。

用一句话来归纳综合功效，可以说它就像大模子API领域的公共点评 。

用7×24小时一连运行的真实数据，替开发者把API各方面的内情都摸清晰，试图终结这个API选型的混沌时代 。

这个大模子API的公共点评什么样？

咱们平时点个20块钱的外卖，下单前都要习惯性看看评分，避避雷 。

动辄几十万、上百万Token挪用的AI开发环节，却恒久缺乏类似的公共参考系统，许多团队不得不尽己所能去比价比性能 。但你懂的，个体能力有限，做不到那么周全 。

这合理吗？显然不对理吧……TAT

清程极智家的AI Ping就把原天职散在各个团队内部，重复爆发的API评测和比照历程，笼统成一项一连运行的基础能力，for everyone 。

从使用角度看，AI Ping闪开发者不必再面临几十个模子API，只需要在一个界面直接看清晰明确的比照效果就ok了 。

不需要自己去写剧本测速，更不需要去跟销售扯皮，就能在海量的大模子效劳中快速筛选出性能最优、性价比最高的API 。

背后解决的是两个恒久保存的问题 。

一个是信息差 。

厂商宣传的指标，和真实挪用情形之间往往保存距离，而AI Ping跑出来的是实测数据 。

另一个是重复劳动 。

大宗团队在做相似的评测事情，却很少形成可复用的公共效果 。

以是咱们可以把AI Ping看作毗连国产算力与应用端的第一道关口，相当于给开发者提供了一个开天主视角的平台 。

通过三大焦点功效，AI Ping构建了这个大模子API公共点评的骨架 。

详细来看——

第一大功效，7×24小时一连评测的客观性能和模子精度榜单 。

这是AI Ping最基础的功效，旨在解决最基础的“盲选”和信息差问题（着实也最容易冒监犯，哈哈哈） 。

市面上的榜单许多，但大大都是静态的跑分 。

AI Ping做的则是动态的监控 。

实时的果真吞吐、P90首字延迟、稳固性等指标都会整理出来，图表化效果，一目了然 。

在模子精度评测上，它更是下了狠功夫 。

各人都知道，经由量化、剪枝或者差别推理框架加速后的模子，其输出精度往往会有细微的损失 。关于严谨的营业场景，关注这种精度的波动还挺要紧的 。

AI Ping引入了多维度的精度评估系统，一连监测统一个模子在差别时间段、及差别负载下的输出质量 。

这就很是像中学期中考监考的教育主任，永远不知疲倦地在窗外盯着所有大模子，一旦有异动，榜单上立马就反响出来 。

第二大功效，也是最具手艺含量的，是智能路由动态匹配 。

为了利便各人明确，可以把AI Ping的智能路由明确成一套实时导航系统 。

现真相形中，简单供应商的稳固性往往难以包管100% Ｉ杏行矶嘁馔，好比网络颤抖、机房故障、算力拥塞啥的，都可能导致效劳中止 。

AI Ping的智能路由功效可以凭证实时的评测数据，资助接入侧动态选择最合适的执行路径 。

举个例子～

好比你提倡了一个请求，AI Ping会瞬间剖析目今各家供应商的状态 。若是它发明A供应商现在的延迟很高，或者B供应商的过失率正在攀升，它会自动将你的请求路由到体现最好的C供应商那里 。

这种动态匹配能包管系统运行的一连可用性，毫秒级延迟差别直接决议了代码天生的流通度，提升了整体的执行效率 。

第三大功效正是AI Ping更偏基础设施属性的一部分，我们下面单独开一part来说——

统一了大模子API的怀抱衡

我们把AI Ping称作大模子API的“公共点评”，不但是由于两者提供的功效相似，更主要的是，AI Ping背后同样拥有硬核的评测系统 。

这就要好好说道说道AI Ping的第三大功效，也是最磨练Infra功力的功效：它在多个维度上统一了大模子API的怀抱衡 。

首先，AI Ping提供了多平台统一API接口 。

市面上差别厂商的API每家都有自己的SDK，每家都有自己的参数界说 。

想要接入，真的是一场旷日长期令人头痛的恶战……别问我怎么知道的 。

这时间，AI Ping就自告奋勇，充当了一个万能转讨论的角色 。

它提供了一套标准化的API接口，开发侧只需要面临这一种挪用方法 。

无论后端对接的是文心、Qwen、GLM照旧Kimi，关于开发者来说代码都是一样的 。压根儿不需要操心修改营业代码，几秒钟内就轻轻松松完成差别模子、差别平台之间的接入与切换 。

对开发团队来说，这种统一接口也意味着更低的维护本钱和更快的迭代节奏 。

其次，它还针对行业里API性能“各说各话”的杂乱状态提供了一套规范 。

此前，行业里关于API性能的形貌是杂乱的，有的平台强调单次延迟，有的平台强调峰值吞吐，有的只给理想条件下的数据 。

差别统计口径叠加在一起，险些无法横向较量 。

针对这个市场缺口，AI Ping一是确立了一套硬核指标，把指标界说、收罗方法与统计口径彻底牢靠了下来 。

好比，它严酷区分了TTFT（首字天生时间）和E2E Latency（端到端延迟），明确了差别Prompt长度下的性能基准 。

这种标准化的做法让效果具备可较量性和可复现性 。

二来，它拒绝注水，坚持数听语言 。

和让人摸不着头脑的营销词汇说bye bye，和可信任的数字说hi hi～

一样平常来说，厂商通常关注的是能力展示，而AI Ping这样一连大规模的真实挪用数据，更容易袒露细节差别 。

这种颗粒度的洞察带来了一个神奇的效果：在某些维度上，AI Ping对模子API的明确，甚至会凌驾厂商自身果真的信息 。

由于具备上述专业性，这套评测标准已经最先成为行业的共识 。

去年，AI Ping就已经支持清华大学与中国软件评测中心联合宣布了2025大模子效劳性能榜单 。

这里不得不提一个开发侧很是有吸引力的价值点，那就是AI Ping上的API大都情形下可能比你自己直接去厂商那儿挪用更有性价比 。

为啥？由于清程极智作为资源聚合者，有海量的挪用需求，形成了重大的买方市场，于是带来了集采效应 。

团购总比单点划算嘛，你明确的～

为什么是清程极智来做？

看到这里，我们回到一个要害问题：

市面上那么多大厂，那么多评测机构，为什么是清程极智来做这件事，还把AI Ping做得挺好？

这就得好好聊聊清程极智是谁了 。

建设于2023年12月的清程极智一直深耕算力调理、系统优化和基础设施层 。

几天前，这家公司举行了一次线下产品宣布会，会上明确批注把AI Ping视为其“双重桥梁”定位的落地载体 。

所谓“双重桥梁”，第一重是指“算力与应用之间的桥梁”，让上层开发不必被底层资源差别重复滋扰；第二重则是指“国产硬件与大模子之间的桥梁”，降低差别硬件情形下模子挪用的不确定性 。

这就很好明确为什么清程极智适合做AI Ping这样一个产品了 。

首先，它是一其中立的基础设施角色 。

清程极智自己不开发大模子，不矜持算力提供MaaS效劳，就不会泛起自己既当裁判又当运发动的尴尬情形 。第三方检测的身份更能包管评测效果的客观性和公正性 。

其次，它拥有奇异的行业明确视角 。

清程极智恒久处在算力安排与模子效劳的一线，既懂底层的芯片和硬件，也懂上层的模子和应用 。

这样的角色对算力侧的调理难点、平台侧的优化瓶颈、挪用侧的真实痛点有深度的协同明确 。

团队能透过API看到背后的算力调理逻辑——这就是内行看门道 。

最后，清程极智还拥有能做好这件事的深挚手艺底座 。

要实现7×24小时的高并发评测和毫秒级的智能路由，没有硬核的手艺实力是玩不转的 。

AI Ping并不是伶仃保存的工具 。在AI Ping宣布之前，清程极智就已经围绕国产GPU，在算力调理、异构芯片适配、以及大规模集群系统优化等底层领域积累了大宗的战绩 。

仅2025年，清程极智就陆续完成了赤兔（Chitu）推理引擎宣布并开源、八卦炉（Bagualu）智能盘算软件栈适配验证等产品的亮相 。

在AI Infra领域的恒久积累，为其构建这套重大的监测与路由系统提供了坚实的底座 。

也正由于底层足够硬，AI Ping才华把重大评测效果“翻译”成人人看得懂的榜单，利便更多的模子挪用者 。

AI Ping填补了海内大模子效劳实时性能监测的空缺 。

它用榜单、评分这种一目了然又通俗易懂的方法，让各人明确每一家模子详细怎么样，就像昔时公共点评让各人知道“哪家馆子好吃”一样 。

若是从更久远的生态意义来看，AI Ping的价值是逾越一个产品自己的——对行业来说，它正在饰演一个“先锋者”的角色 。

它身先士卒，呼吁大模子API选型的透明化 。

随着越来越多生态企业围绕AI Ping宣布联合效果与调研结论，大模子API的选型逻辑最先爆发质的转变，从履历驱动走向数据驱动 。

这种转变将爆发重大的倒逼效应 。

就像餐厅为了好评必需提升菜品质量一样，供应商为了在AI Ping上获得更好的排名和更多的流量，必需一直优化自己的效劳质量，提升稳固性，降低延迟 。

这将增进整个供应侧的良性竞争，从而降低全行业的开发与选型本钱，最终推动AI生态向着更规范、更高效的偏向生长 。

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