Copyright 2018-2025 汽車星 版權所有 京ICP備2019162790號
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。