衡宇 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

忍不了了，這個槽我真的不吐不快！

比面對大模型黑盒更讓人抓瞎的事情，就是要去選既靠譜、性價比又高的API服務。

這幾乎是每一個涉足AI應用開發(fā)的團隊都會經歷的至暗時刻，抹淚.gif。

同一個模型架構在不同的供應商手里，不僅價格上有出入，延遲、穩(wěn)定性、吞吐量等用戶關心的指標，波動幅度簡直堪比霸天虎過山車。

你說荒誕不，在API調用動輒幾十萬、上百萬token的時代，API選型居然變成了一件靠經驗反復試錯的事兒。

這就導致想要接個API做開發(fā)，還得先被迫兼職下采購員。東市買駿馬，西市買鞍韉，必須把市面上的供應商挨個測一遍。

（寫到這兒的時候，我的表情就是那個大家可以想象的痛苦面具閉眼表情包.jpg）

不er，就沒有一個工具能把這些API的底褲扒得干凈，讓咱開發(fā)者省點心嗎？

帶著如此沉痛的心情跟周圍人打聽了一圈，你還真別說，有人告訴我有家清華系的AI Infra公司——清程極智，真就做了這個事兒。

產品叫AI Ping，之前沒做過什么宣發(fā)，基本一直就靠口碑口口相傳。

用一句話來概括功能，可以說它就像大模型API領域的大眾點評。

用7×24小時持續(xù)運行的真實數據，替開發(fā)者把API各方面的底細都摸清楚，試圖終結這個API選型的混沌時代。

這個大模型API的大眾點評什么樣？

咱們平時點個20塊錢的外賣，下單前都要習慣性看看評分，避避雷。

動輒幾十萬、上百萬Token調用的AI開發(fā)環(huán)節(jié)，卻長期缺乏類似的公共參考體系，很多團隊不得不盡己所能去比價比性能。但你懂的，個體能力有限，做不到那么全面。

這合理嗎？顯然不合理吧……TAT

清程極智家的AI Ping就把原本分散在各個團隊內部，重復發(fā)生的API評測和對比過程，抽象成一項持續(xù)運行的基礎能力，for everyone。

從使用角度看，AI Ping讓開發(fā)者不用再面對幾十個模型API，只需要在一個界面直接看清晰明白的對比結果就ok了。

不需要自己去寫腳本測速，更不需要去跟銷售扯皮，就能在海量的大模型服務中快速篩選出性能最優(yōu)、性價比最高的API。

背后解決的是兩個長期存在的問題。

一個是信息差。

廠商宣傳的指標，和真實調用環(huán)境之間往往存在距離，而AI Ping跑出來的是實測數據。

另一個是重復勞動。

大量團隊在做相似的評測工作，卻很少形成可復用的公共結果。

所以咱們可以把AI Ping看作連接國產算力與應用端的第一道關口，相當于給開發(fā)者提供了一個開上帝視角的平臺。

通過三大核心功能，AI Ping構建了這個大模型API大眾點評的骨架。

具體來看——

第一大功能，7×24小時持續(xù)評測的客觀性能和模型精度榜單。

這是AI Ping最基礎的功能，旨在解決最根本的“盲選”和信息差問題（其實也最容易得罪人，哈哈哈）。

市面上的榜單很多，但大多數是靜態(tài)的跑分。

AI Ping做的則是動態(tài)的監(jiān)控。

實時的公開吞吐、P90首字延遲、穩(wěn)定性等指標都會整理出來，圖表化結果，一目了然。

在模型精度評測上，它更是下了狠功夫。

大家都知道，經過量化、剪枝或者不同推理框架加速后的模型，其輸出精度往往會有細微的損失。對于嚴謹的業(yè)務場景，關注這種精度的波動還挺要緊的。

AI Ping引入了多維度的精度評估體系，持續(xù)監(jiān)測同一個模型在不同時間段、及不同負載下的輸出質量。

這就非常像中學期中考監(jiān)考的教導主任，永遠不知疲倦地在窗外盯著所有大模型，一旦有異動，榜單上立馬就反饋出來。

第二大功能，也是最具技術含量的，是智能路由動態(tài)匹配。

為了方便大家理解，可以把AI Ping的智能路由理解成一套實時導航系統。

現實情況中，單一供應商的穩(wěn)定性往往難以保證100%。還有很多意外，比如網絡抖動、機房故障、算力擁塞啥的，都可能導致服務中斷。

AI Ping的智能路由功能可以根據實時的評測數據，幫助接入側動態(tài)選擇最合適的執(zhí)行路徑。

舉個例子～

比如你發(fā)起了一個請求，AI Ping會瞬間分析當前各家供應商的狀態(tài)。如果它發(fā)現A供應商現在的延遲很高，或者B供應商的錯誤率正在攀升，它會自動將你的請求路由到表現最好的C供應商那里。

這種動態(tài)匹配能保證系統運行的持續(xù)可用性，毫秒級延遲差異直接決定了代碼生成的流暢度，提升了整體的執(zhí)行效率。

第三大功能正是AI Ping更偏基礎設施屬性的一部分，我們下面單獨開一part來說——

統一了大模型API的度量衡

我們把AI Ping稱作大模型API的“大眾點評”，不只是因為兩者提供的功能相似，更主要的是，AI Ping背后同樣擁有硬核的評測體系。

這就要好好說道說道AI Ping的第三大功能，也是最考驗Infra功力的功能：它在多個維度上統一了大模型API的度量衡。

首先，AI Ping提供了多平臺統一API接口。

市面上不同廠商的API每家都有自己的SDK，每家都有自己的參數定義。

想要接入，真的是一場曠日持久令人頭痛的惡戰(zhàn)……別問我怎么知道的。

這時候，AI Ping就挺身而出，充當了一個萬能轉接頭的角色。

它提供了一套標準化的API接口，開發(fā)側只需要面對這一種調用方式。

無論后端對接的是文心、Qwen、GLM還是Kimi，對于開發(fā)者來說代碼都是一樣的。壓根兒不需要費心修改業(yè)務代碼，幾秒鐘內就輕輕松松完成不同模型、不同平臺之間的接入與切換。

對開發(fā)團隊來說，這種統一接口也意味著更低的維護成本和更快的迭代節(jié)奏。

其次，它還針對行業(yè)里API性能“各說各話”的混亂狀態(tài)提供了一套規(guī)范。

此前，行業(yè)里關于API性能的描述是混亂的，有的平臺強調單次延遲，有的平臺強調峰值吞吐，有的只給理想條件下的數據。

不同統計口徑疊加在一起，幾乎無法橫向比較。

針對這個市場缺口，AI Ping一是確立了一套硬核指標，把指標定義、采集方式與統計口徑徹底固定了下來。

比如，它嚴格區(qū)分了TTFT（首字生成時間）和E2E Latency（端到端延遲），明確了不同Prompt長度下的性能基準。

這種標準化的做法讓結果具備可比較性和可復現性。

二來，它拒絕注水，堅持數據說話。

和讓人摸不著頭腦的營銷詞匯說bye bye，和可信賴的數字說hi hi～

一般來說，廠商通常關注的是能力展示，而AI Ping這樣持續(xù)大規(guī)模的真實調用數據，更容易暴露細節(jié)差異。

這種顆粒度的洞察帶來了一個神奇的結果：在某些維度上，AI Ping對模型API的理解，甚至會超過廠商自身公開的信息。

由于具備上述專業(yè)性，這套評測標準已經開始成為行業(yè)的共識。

去年，AI Ping就已經支撐清華大學與中國軟件評測中心聯合發(fā)布了2025大模型服務性能榜單。

這里不得不提一個開發(fā)側非常有吸引力的價值點，那就是AI Ping上的API多數情況下可能比你自己直接去廠商那兒調用更有性價比。

為啥？因為清程極智作為資源聚合者，有海量的調用需求，形成了巨大的買方市場，于是帶來了集采效應。

團購總比單點劃算嘛，你懂得的～

為什么是清程極智來做？

看到這里，我們回到一個關鍵問題：

• 市面上那么多大廠，那么多評測機構，為什么是清程極智來做這件事，還把AI Ping做得挺好？

這就得好好聊聊清程極智是誰了。

成立于2023年12月的清程極智一直深耕算力調度、系統優(yōu)化和基礎設施層。

幾天前，這家公司舉行了一次線下產品發(fā)布會，會上明確表明把AI Ping視為其“雙重橋梁”定位的落地載體。

所謂“雙重橋梁”，第一重是指“算力與應用之間的橋梁”，讓上層開發(fā)不必被底層資源差異反復干擾；第二重則是指“國產硬件與大模型之間的橋梁”，降低不同硬件環(huán)境下模型調用的不確定性。

這就很好理解為什么清程極智適合做AI Ping這樣一個產品了。

首先，它是一個中立的基礎設施角色。

清程極智自己不開發(fā)大模型，不自持算力提供MaaS服務，就不會出現自己既當裁判又當運動員的尷尬情況。第三方檢測的身份更能保證評測結果的客觀性和公正性。

其次，它擁有獨特的行業(yè)理解視角。

清程極智長期處在算力部署與模型服務的一線，既懂底層的芯片和硬件，也懂上層的模型和應用。

這樣的角色對算力側的調度難點、平臺側的優(yōu)化瓶頸、調用側的真實痛點有深度的協同理解。

團隊能透過API看到背后的算力調度邏輯——這就是內行看門道。

最后，清程極智還擁有能做好這件事的深厚技術底座。

要實現7×24小時的高并發(fā)評測和毫秒級的智能路由，沒有硬核的技術實力是玩不轉的。

AI Ping并不是孤立存在的工具。在AI Ping發(fā)布之前，清程極智就已經圍繞國產GPU，在算力調度、異構芯片適配、以及大規(guī)模集群系統優(yōu)化等底層領域積累了大量的戰(zhàn)績。

僅2025年，清程極智就陸續(xù)完成了赤兔（Chitu）推理引擎發(fā)布并開源、八卦爐（Bagualu）智能計算軟件棧適配驗證等產品的亮相。

在AI Infra領域的長期積累，為其構建這套復雜的監(jiān)測與路由系統提供了堅實的底座。

也正因為底層足夠硬，AI Ping才能把復雜評測結果“翻譯”成人人看得懂的榜單，方便更多的模型調用者。

AI Ping填補了國內大模型服務實時性能監(jiān)測的空白。

它用榜單、評分這種一目了然又通俗易懂的方式，讓大家明白每一家模型具體怎么樣，就像當年大眾點評讓大家知道“哪家館子好吃”一樣。

如果從更長遠的生態(tài)意義來看，AI Ping的價值是超越一個產品本身的——對行業(yè)來說，它正在扮演一個“先鋒者”的角色。

它身先士卒，呼吁大模型API選型的透明化。

隨著越來越多生態(tài)企業(yè)圍繞AI Ping發(fā)布聯合成果與調研結論，大模型API的選型邏輯開始發(fā)生質的轉變，從經驗驅動走向數據驅動。

這種轉變將產生巨大的倒逼效應。

就像餐廳為了好評必須提升菜品質量一樣，供應商為了在AI Ping上獲得更好的排名和更多的流量，必須不斷優(yōu)化自己的服務質量，提升穩(wěn)定性，降低延遲。

這將促進整個供應側的良性競爭，從而降低全行業(yè)的開發(fā)與選型成本，最終推動AI生態(tài)向著更規(guī)范、更高效的方向發(fā)展。