18个月，中国Token消耗狂飙300倍！别乱烧钱了，清华系AI Infra帮你腰斩API成本

文章摘要

【关 键 词】 大模型、API服务、评测体系、智能路由、基础设施

中国大模型API服务市场正面临前所未有的挑战与机遇。随着Clawdbot等应用的爆发式增长，Token消耗量在一年半内激增300倍，达到日均30万亿的规模。这种爆炸式增长暴露了行业核心痛点：服务高度碎片化且不透明，开发者难以判断模型真实性能与稳定性。数据显示，同一模型在不同服务商处的响应速度可能相差2-3倍，而凌晨时段的服务波动更可能导致延迟从300ms骤增至2000ms以上。

清程极智推出的AI Ping平台试图通过评测与路由双机制重构市场秩序。该平台已接入30家服务商的555个模型接口，建立了覆盖TTFT、TPS、成本等核心指标的7×24小时实时评测体系。测试采用多节点并发、防缓存设计等创新方法，确保数据可比性。在路由层面，系统通过机器学习动态分析任务需求，将请求自动分配至最优模型与服务商节点。实测表明，这种”自动驾驶”式调度能使正确率超过单一旗舰模型，同时降低50%以上的调用成本。

技术实现上，AI Ping构建了三大核心能力：全维度评测体系对标Artificial Analysis，服务商级智能调度实现预判式容灾，多模型路由则借鉴OpenRouter理念实现”能力-成本”最优解。例如在均衡模式下，系统会自动选择DeepSeek-V3.2等适配模型，并将请求路由至火山引擎等最优节点，使单次调用成本控制在0.04算力点。这种机制尤其适合多步调用的Agent场景，某智能客服团队接入后，工程效率提升90%的同时降低了37%成本。

市场影响已开始显现。平台提供的”行业体检报告”正在改变竞争逻辑，推动服务商从价格战转向服务质量优化。硅基智能等企业通过横向对比数据持续改进服务，而情感陪伴类应用则利用分层调度实现”简单问题秒回，关键问题深解”的体验。清华大学郑纬民院士评价称，这种智能路由基础设施将推动AI服务像电力一样高效流通，标志着下一代AI基础设施的演进方向。随着调度精度持续提升，行业有望形成”服务质量提升-应用规模扩大-收益反哺优化”的正向循环。

原文和模型

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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆

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