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衡宇 發自 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 ， 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 ， 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小時持續運行的真實數據 ， 替開發者把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開發環節 ， 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 ， 重復發生的API評測和對比過程 ， 抽象成一項持續運行的基礎能力 ， for everyone 。
從使用角度看 ， AI Ping讓開發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、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 ， 但大多數是靜態的跑分 。
AI Ping做的則是動態的監控 。
實時的公開吞吐、P90首字延遲、穩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 ， 持續監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 ， 幫助接入側動態選擇最合適的執行路徑 。
舉個例子～
比如你發起了一個請求 ， AI Ping會瞬間分析當前各家供應商的狀態 。 如果它發現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 。
這種動態匹配能保證系統運行的持續可用性 ， 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……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 ， 對于開發者來說代碼都是一樣的 。 壓根兒不需要費心修改業務代碼 ， 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奏 。
其次 ， 它還針對行業里API性能“各說各話”的混亂狀態提供了一套規范 。
此前 ， 行業里關于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這樣持續大規模的真實調用數據 ， 更容易暴露細節差異 。
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 。
由于具備上述專業性 ， 這套評測標準已經開始成為行業的共識 。
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布了2025大模型服務性能榜單 。
這里不得不提一個開發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、系統優化和基礎設施層 。
幾天前 ， 這家公司舉行了一次線下產品發布會 ， 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、以及大規模集群系統優化等底層領域積累了大量的戰績 。
僅2025年 ， 清程極智就陸續完成了赤兔（Chitu）推理引擎發布并開源、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意義來看 ， AI Ping的價值是超越一個產品本身的——對行業來說 ， 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 。
隨著越來越多生態企業圍繞AI Ping發布聯合成果與調研結論 ， 大模型API的選型邏輯開始發生質的轉變 ， 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 ， 必須不斷優化自己的服務質量 ， 提升穩定性 ， 降低延遲 。
這將促進整個供應側的良性競爭 ， 從而降低全行業的開發與選型成本 ， 最終推動AI生態向著更規范、更高效的方向發展 。
— 完 —
量子位 QbitAI · 頭條號
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