衡宇 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

忍不了了，这个槽我真的不吐不快！

比面对大模型黑盒更让人抓瞎的事情，就是要去选既靠谱、性价比又高的API服务。

这几乎是每一个涉足AI应用开发的团队都会经历的至暗时刻，抹泪.gif。

同一个模型架构在不同的供应商手里，不仅价格上有出入，延迟、稳定性、吞吐量等用户关心的指标，波动幅度简直堪比霸天虎过山车。

你说荒诞不，在API调用动辄几十万、上百万token的时代，API选型居然变成了一件靠经验反复试错的事儿。

这就导致想要接个API做开发，还得先被迫兼职下采购员。东市买骏马，西市买鞍鞯，必须把市面上的供应商挨个测一遍。

（写到这儿的时候，我的表情就是那个大家可以想象的痛苦面具闭眼表情包.jpg）

不er，就没有一个工具能把这些API的底裤扒得干净，让咱开发者省点心吗？

带着如此沉痛的心情跟周围人打听了一圈，你还真别说，有人告诉我有家清华系的AI Infra公司——清程极智，真就做了这个事儿。

产品叫AI Ping，之前没做过什么宣发，基本一直就靠口碑口口相传。

用一句话来概括功能，可以说它就像大模型API领域的大众点评。

用7×24小时持续运行的真实数据，替开发者把API各方面的底细都摸清楚，试图终结这个API选型的混沌时代。

这个大模型API的大众点评什么样？

咱们平时点个20块钱的外卖，下单前都要习惯性看看评分，避避雷。

动辄几十万、上百万Token调用的AI开发环节，却长期缺乏类似的公共参考体系，很多团队不得不尽己所能去比价比性能。但你懂的，个体能力有限，做不到那么全面。

这合理吗？显然不合理吧……TAT

清程极智家的AI Ping就把原本分散在各个团队内部，重复发生的API评测和对比过程，抽象成一项持续运行的基础能力，for everyone。

从使用角度看，AI Ping让开发者不用再面对几十个模型API，只需要在一个界面直接看清晰明白的对比结果就ok了。

不需要自己去写脚本测速，更不需要去跟销售扯皮，就能在海量的大模型服务中快速筛选出性能最优、性价比最高的API。

背后解决的是两个长期存在的问题。

一个是信息差。

厂商宣传的指标，和真实调用环境之间往往存在距离，而AI Ping跑出来的是实测数据。

另一个是重复劳动。

大量团队在做相似的评测工作，却很少形成可复用的公共结果。

所以咱们可以把AI Ping看作连接国产算力与应用端的第一道关口，相当于给开发者提供了一个开上帝视角的平台。

通过三大核心功能，AI Ping构建了这个大模型API大众点评的骨架。

具体来看——

第一大功能，7×24小时持续评测的客观性能和模型精度榜单。

这是AI Ping最基础的功能，旨在解决最根本的“盲选”和信息差问题（其实也最容易得罪人，哈哈哈）。

市面上的榜单很多，但大多数是静态的跑分。

AI Ping做的则是动态的监控。

实时的公开吞吐、P90首字延迟、稳定性等指标都会整理出来，图表化结果，一目了然。

在模型精度评测上，它更是下了狠功夫。

大家都知道，经过量化、剪枝或者不同推理框架加速后的模型，其输出精度往往会有细微的损失。对于严谨的业务场景，关注这种精度的波动还挺要紧的。

AI Ping引入了多维度的精度评估体系，持续监测同一个模型在不同时间段、及不同负载下的输出质量。

这就非常像中学期中考监考的教导主任，永远不知疲倦地在窗外盯着所有大模型，一旦有异动，榜单上立马就反馈出来。

第二大功能，也是最具技术含量的，是智能路由动态匹配。

为了方便大家理解，可以把AI Ping的智能路由理解成一套实时导航系统。

现实情况中，单一供应商的稳定性往往难以保证100%。还有很多意外，比如网络抖动、机房故障、算力拥塞啥的，都可能导致服务中断。

AI Ping的智能路由功能可以根据实时的评测数据，帮助接入侧动态选择最合适的执行路径。

举个例子～

比如你发起了一个请求，AI Ping会瞬间分析当前各家供应商的状态。如果它发现A供应商现在的延迟很高，或者B供应商的错误率正在攀升，它会自动将你的请求路由到表现最好的C供应商那里。

这种动态匹配能保证系统运行的持续可用性，毫秒级延迟差异直接决定了代码生成的流畅度，提升了整体的执行效率。

第三大功能正是AI Ping更偏基础设施属性的一部分，我们下面单独开一part来说——

统一了大模型API的度量衡

我们把AI Ping称作大模型API的“大众点评”，不只是因为两者提供的功能相似，更主要的是，AI Ping背后同样拥有硬核的评测体系。

这就要好好说道说道AI Ping的第三大功能，也是最考验Infra功力的功能：它在多个维度上统一了大模型API的度量衡。

首先，AI Ping提供了多平台统一API接口。

市面上不同厂商的API每家都有自己的SDK，每家都有自己的参数定义。

想要接入，真的是一场旷日持久令人头痛的恶战……别问我怎么知道的。

这时候，AI Ping就挺身而出，充当了一个万能转接头的角色。

它提供了一套标准化的API接口，开发侧只需要面对这一种调用方式。

无论后端对接的是文心、Qwen、GLM还是Kimi，对于开发者来说代码都是一样的。压根儿不需要费心修改业务代码，几秒钟内就轻轻松松完成不同模型、不同平台之间的接入与切换。

对开发团队来说，这种统一接口也意味着更低的维护成本和更快的迭代节奏。

其次，它还针对行业里API性能“各说各话”的混乱状态提供了一套规范。

此前，行业里关于API性能的描述是混乱的，有的平台强调单次延迟，有的平台强调峰值吞吐，有的只给理想条件下的数据。

不同统计口径叠加在一起，几乎无法横向比较。

针对这个市场缺口，AI Ping一是确立了一套硬核指标，把指标定义、采集方式与统计口径彻底固定了下来。

比如，它严格区分了TTFT（首字生成时间）和E2E Latency（端到端延迟），明确了不同Prompt长度下的性能基准。

这种标准化的做法让结果具备可比较性和可复现性。

二来，它拒绝注水，坚持数据说话。

和让人摸不着头脑的营销词汇说bye bye，和可信赖的数字说hi hi～

一般来说，厂商通常关注的是能力展示，而AI Ping这样持续大规模的真实调用数据，更容易暴露细节差异。

这种颗粒度的洞察带来了一个神奇的结果：在某些维度上，AI Ping对模型API的理解，甚至会超过厂商自身公开的信息。

由于具备上述专业性，这套评测标准已经开始成为行业的共识。

去年，AI Ping就已经支撑清华大学与中国软件评测中心联合发布了2025大模型服务性能榜单。

这里不得不提一个开发侧非常有吸引力的价值点，那就是AI Ping上的API多数情况下可能比你自己直接去厂商那儿调用更有性价比。

为啥？因为清程极智作为资源聚合者，有海量的调用需求，形成了巨大的买方市场，于是带来了集采效应。

团购总比单点划算嘛，你懂得的～

为什么是清程极智来做？

看到这里，我们回到一个关键问题：

市面上那么多大厂，那么多评测机构，为什么是清程极智来做这件事，还把AI Ping做得挺好？

这就得好好聊聊清程极智是谁了。

成立于2023年12月的清程极智一直深耕算力调度、系统优化和基础设施层。

几天前，这家公司举行了一次线下产品发布会，会上明确表明把AI Ping视为其“双重桥梁”定位的落地载体。

所谓“双重桥梁”，第一重是指“算力与应用之间的桥梁”，让上层开发不必被底层资源差异反复干扰；第二重则是指“国产硬件与大模型之间的桥梁”，降低不同硬件环境下模型调用的不确定性。

这就很好理解为什么清程极智适合做AI Ping这样一个产品了。

首先，它是一个中立的基础设施角色。

清程极智自己不开发大模型，不自持算力提供MaaS服务，就不会出现自己既当裁判又当运动员的尴尬情况。第三方检测的身份更能保证评测结果的客观性和公正性。

其次，它拥有独特的行业理解视角。

清程极智长期处在算力部署与模型服务的一线，既懂底层的芯片和硬件，也懂上层的模型和应用。

这样的角色对算力侧的调度难点、平台侧的优化瓶颈、调用侧的真实痛点有深度的协同理解。

团队能透过API看到背后的算力调度逻辑——这就是内行看门道。

最后，清程极智还拥有能做好这件事的深厚技术底座。

要实现7×24小时的高并发评测和毫秒级的智能路由，没有硬核的技术实力是玩不转的。

AI Ping并不是孤立存在的工具。在AI Ping发布之前，清程极智就已经围绕国产GPU，在算力调度、异构芯片适配、以及大规模集群系统优化等底层领域积累了大量的战绩。

仅2025年，清程极智就陆续完成了赤兔（Chitu）推理引擎发布并开源、八卦炉（Bagualu）智能计算软件栈适配验证等产品的亮相。

在AI Infra领域的长期积累，为其构建这套复杂的监测与路由系统提供了坚实的底座。

也正因为底层足够硬，AI Ping才能把复杂评测结果“翻译”成人人看得懂的榜单，方便更多的模型调用者。

AI Ping填补了国内大模型服务实时性能监测的空白。

它用榜单、评分这种一目了然又通俗易懂的方式，让大家明白每一家模型具体怎么样，就像当年大众点评让大家知道“哪家馆子好吃”一样。

如果从更长远的生态意义来看，AI Ping的价值是超越一个产品本身的——对行业来说，它正在扮演一个“先锋者”的角色。

它身先士卒，呼吁大模型API选型的透明化。

随着越来越多生态企业围绕AI Ping发布联合成果与调研结论，大模型API的选型逻辑开始发生质的转变，从经验驱动走向数据驱动。

这种转变将产生巨大的倒逼效应。

就像餐厅为了好评必须提升菜品质量一样，供应商为了在AI Ping上获得更好的排名和更多的流量，必须不断优化自己的服务质量，提升稳定性，降低延迟。

这将促进整个供应侧的良性竞争，从而降低全行业的开发与选型成本，最终推动AI生态向着更规范、更高效的方向发展。