清華系明星創(chuàng)企掏出AI應(yīng)用開發(fā)利器，接入500多個大模型，API成本降低37%

智東西
作者 程茜
編輯 云鵬

智東西1月29日報道，今日下午，清華系A(chǔ)I Infra明星創(chuàng)企清程極智發(fā)布一站式大模型服務(wù)測評與API調(diào)用平臺AI Ping。該平臺目前覆蓋了500多個主流大模型及30多個大模型服務(wù)商。

這一平臺可以為開發(fā)者的兩大核心需求提供支持：一是通過7×24小時專業(yè)的持續(xù)評測，為開發(fā)者提供可驗證的大模型性能榜單；二是借助統(tǒng)一API接口、智能路由調(diào)度等功能，幫助需通過云端調(diào)用大模型的開發(fā)者縮快速選定高性價比模型、大模型API服務(wù)商等。

清程極智聯(lián)合創(chuàng)始人、產(chǎn)品副總裁師天麾透露，在可用性方面，AI Ping的服務(wù)路由功能可以將API服務(wù)調(diào)用成功率提升到99.99%以上，在性價比方面，開發(fā)者使用服務(wù)路由功能，相比于直接調(diào)用模型，API的平均成本可以降低37%、延遲降低超20%、吞吐量提升超90%。

AI Ping已經(jīng)于2025年9月9日開啟公測，今天正式發(fā)布，師天麾稱，公測至今，該平臺累計注冊了數(shù)萬名用戶，承載了單日500億token的消耗與請求量。

未來，AI Ping的升級重點(diǎn)將圍繞接入更多模型和服務(wù)商、更全面的評測體系和更豐富的評測指標(biāo)、更強(qiáng)穩(wěn)定性和高性價比的智能路由展開。

一、7×24小時不間斷測評，智能路由使調(diào)用成本降低37%

AI Ping有三大核心優(yōu)勢，其接入了30多家大模型服務(wù)商和500多個大模型；并且會對大模型API服務(wù)進(jìn)行7×24小時的不間斷測試；智能路由能力會根據(jù)用戶需求提供高性價比大模型。

其中，師天麾談道，AI Ping的評測有以下幾個特點(diǎn)，他們的評測會從真實(shí)用戶視角出發(fā)，進(jìn)行端到端評測；模型會在同模型、同輸入、同時段進(jìn)行對比；通過動態(tài)輸入設(shè)計，規(guī)避緩存的干擾；7×24小時的多地域分布式監(jiān)測；評測結(jié)果還會與廠商的后臺數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗證。

AI Ping平臺上會展示大模型的延遲吞吐等基本性能，以及多個熱門模型在7天內(nèi)的指標(biāo)。如下圖所示，其中縱軸是延遲、橫軸是吞吐。開發(fā)者可以根據(jù)這樣的圖表，快速選擇低延遲、高吞吐的大模型。

在每個模型的詳情頁面下，其還會匯總各個服務(wù)商七天內(nèi)的評測指標(biāo)。對于用戶關(guān)心的大模型服務(wù)指標(biāo)，AI Ping會對上下文長度、最大輸入輸出長度進(jìn)行匯總，并對模型廠商提供的指標(biāo)進(jìn)行測試驗證。

AI Ping也會為開發(fā)者提供篩選、排序功能。開發(fā)者可以根據(jù)關(guān)鍵詞篩選、按照一定順序排序等，快速找到符合自己需求的大模型。

師天麾提到，為了讓用戶更方便、快捷選擇模型，AI Ping還提供了智能路由功能。

智能路由的第一個階段是模型路由。他補(bǔ)充說，假設(shè)這樣一個場景，A模型便宜但只能回答80%的問題、B模型貴但能回答95%的問題。模型路由就可以將這兩個模型混合成一個模型，提供價格適中、準(zhǔn)確率更高的模型。

研究人員在AI Ping上選擇了當(dāng)前較熱門的幾個模型進(jìn)行了實(shí)驗，其中的成本優(yōu)先、均衡模式、效果優(yōu)先三個路由模型證明，模型路由的縱坐標(biāo)性能高于任何一個單一模型，且成本并不是非常高。

第二個階段是選擇大模型API服務(wù)商，也就是服務(wù)路由。

AI Ping可以幫助用戶把每一條請求發(fā)送給當(dāng)前滿足用戶需求、性價比高的大模型API服務(wù)商。開發(fā)者可以在AI Ping里描述自己的請求，如延遲在3秒以內(nèi)等，網(wǎng)頁上就會自動彈出符合這些需求的服務(wù)商。

師天麾透露，在可用性方面，AI Ping的服務(wù)路由功能可以將API服務(wù)調(diào)用成功率提升到99.99%以上，在性價比方面，開發(fā)者使用服務(wù)路由功能，相比于直接調(diào)用模型，API的平均成本可以降低37%、延遲降低超20%、吞吐量提升超90%。

二、AI應(yīng)用開發(fā)平終極目標(biāo)：用戶提需求就能自動匹配

大模型API的服務(wù)形式對開發(fā)者和應(yīng)用AI的企業(yè)有不少優(yōu)勢。

師天麾談道，其中有低門檻、低使用成本，可擴(kuò)展性強(qiáng)，開箱即用，免費(fèi)的安全部署等增值服務(wù)四大優(yōu)勢。

基于此，開發(fā)者既可以低成本部署模型，也可以避免自己部署模型帶來的安全風(fēng)險。

國際市研機(jī)構(gòu)IDC的數(shù)據(jù)顯示，2025年上半年，國內(nèi)大模型API服務(wù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢，同比增長421.2%。

大模型API服務(wù)在國內(nèi)發(fā)展迅猛背后有兩大關(guān)鍵原因。首先在供給側(cè)，中國擁有最繁榮的開源模型生態(tài)，且國產(chǎn)AI算力增長飛速，其次在需求側(cè)，企業(yè)希望大模型服務(wù)能夠做到低成本、低門檻。

但在真正的AI應(yīng)用開發(fā)過程中，想要選擇合適的大模型以及大模型API服務(wù)并不容易。

師天麾稱，AI應(yīng)用開發(fā)大致可以分為分析問題、設(shè)計工作流、選擇大模型、選擇大模型API服務(wù)商、輸出結(jié)果、優(yōu)化效果幾個環(huán)節(jié)。但企業(yè)和開發(fā)者在選擇大模型、選擇大模型API服務(wù)時有較多痛點(diǎn)。

首先在模型層面，模型更新迭代速度快，開發(fā)者需要在多家平臺反復(fù)切換模型、互相對比、驗證效果，還要考慮模型定價、上下文窗口長度、使用場景等的影響。

其次，大模型API服務(wù)商即使提供相同模型，但服務(wù)性能的差距也會很大。再加上需求側(cè)企業(yè)的關(guān)注點(diǎn)各不相同，需要和大模型服務(wù)商的產(chǎn)品相匹配。

因此，在師天麾看來，未來開發(fā)者需要一個統(tǒng)一的平臺，用戶可以在此之上查看、使用模型，以數(shù)據(jù)評測驅(qū)動為企業(yè)提供科學(xué)的標(biāo)準(zhǔn)，最后基于評測數(shù)據(jù)提供進(jìn)一步服務(wù)。

這樣的平臺比較理想的終極目標(biāo)就是，用戶發(fā)送請求，平臺可以直接匹配最適合的模型服務(wù)商。

三、清程極智已圍繞大模型訓(xùn)練、推理、應(yīng)用全棧布局

清程極智作為AI Infra創(chuàng)企，目前已經(jīng)圍繞大模型訓(xùn)練、大模型推理、大模型應(yīng)用推出了不同的產(chǎn)品。

八卦爐解決的是大模型訓(xùn)練與微調(diào)的場景需求。

此前，由于國內(nèi)大模型研究機(jī)構(gòu)受限于海外先進(jìn)算力難獲取、國內(nèi)算力軟件生態(tài)相對不夠完善，清程極智構(gòu)建了智能計算軟件棧八卦爐，圍繞跨體系架構(gòu)的算子適配、集群通信、負(fù)載均衡等進(jìn)行了優(yōu)化。

清程極智創(chuàng)始人、CEO湯雄超透露，該產(chǎn)品已經(jīng)在多個重大項目中落地，支撐大模型的大規(guī)模集群訓(xùn)練需求。

在大模型推理層面，清程極智推出了大模型推理引擎赤兔。湯雄超稱，目前只需要一臺國產(chǎn)智算服務(wù)器就可以部署DeepSeek超大參數(shù)量的模型。

去年年底，該公司進(jìn)一步發(fā)布了針對大規(guī)模集群進(jìn)行特定深度優(yōu)化的版本，支持了包括華為CM384超節(jié)點(diǎn)等多種集成環(huán)境。

該推理引擎已經(jīng)在金融、能源安全等領(lǐng)域落地，滿足企業(yè)在華為昇騰、海光、沐曦、英偉達(dá)等多種算力平臺上部署高性價比大模型的需求。

此次AI Ping平臺，是清程極智圍繞大模型規(guī)?；瘧?yīng)用落地、AI智能體爆發(fā)的行業(yè)背景推出的。

湯雄超認(rèn)為，在大模型應(yīng)用場景中，最關(guān)鍵的AI Infra需求是智能路由，基于此，海量應(yīng)用可以找到最好、最快、最穩(wěn)定、最便宜的大模型服務(wù)。

結(jié)語：一站式搞定大模型選型與調(diào)用，普惠中小開發(fā)者

從大模型應(yīng)用生態(tài)視角看，清程極智AI Ping的出現(xiàn)，或有望破解大模型服務(wù)碎片化、選型難、成本高、穩(wěn)定性差的行業(yè)痛點(diǎn)，進(jìn)一步加速大模型從技術(shù)到商業(yè)落地的全鏈路效率。

其采用一站式評測+智能路由的方式，開發(fā)者無需自行測試、對比多家服務(wù)商，可快速鎖定高性價比模型，直接降低大模型應(yīng)用的試錯與研發(fā)成本。這將進(jìn)一步普惠中小開發(fā)者與創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊，其無需自建算力、精通底層Infra，就能通過API調(diào)用低成本使用頂級大模型能力。