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

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。