衡宇 发自 凹非寺
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。
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，波动幅度巨大。
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，必须把市面上的供应商挨个测一遍。
有没有一个工具能把这些API的底细摸清楚，让开发者省点心呢？
带着这个问题打听了一圈，得知一家清华系的AI Infra公司——清程极智，正在做这件事。
其产品名为AI Ping，用一句话概括功能，可以说它就像大模型API领域的大众点评。
它通过7×24小时持续运行的真实数据，为开发者摸清API各方面的底细，试图终结API选型的混沌时代。
这个大模型API的大众点评什么样？
我们平时点个外卖，下单前都要习惯性看看评分。
而动辄几十万、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，许多团队不得不尽己所能去比价比性能，但个体能力终究有限。
清程极智的AI Ping将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，开放给所有人。
从使用角度看，AI Ping让开发者只需要在一个界面直接查看清晰明白的对比结果。
无需自己编写脚本测速，也无需与销售反复沟通，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。
这背后解决了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提供的是实测数据。
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。
因此，可以将AI Ping看作连接国产算力与应用端的第一道关口，相当于为开发者提供了一个“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。
市面上的榜单很多，但大多数是静态跑分。AI Ping做的则是动态监控。实时的公开吞吐量、P90首字延迟、稳定性等指标都会被整理并以图表化形式呈现，一目了然。
在模型精度评测上，它更是下了功夫。
经过量化、剪枝或不同推理框架加速后的模型，其输出精度往往会有细微损失。对于严谨的业务场景，关注这种精度波动很重要。
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。
第二大功能，也是最具技术含量的，是智能路由动态匹配。
可以将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100%保证。网络抖动、机房故障、算力拥塞等意外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。
例如，当你发起一个请求时，AI Ping会瞬间分析当前各家供应商的状态。如果发现A供应商延迟很高，或B供应商错误率正在攀升，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，毫秒级的延迟差异直接影响了代码生成的流畅度，从而提升整体执行效率。
第三大功能则体现了AI Ping更偏基础设施的属性，我们下面单独展开——
统一了大模型API的度量衡
将AI Ping称作大模型API的“大众点评”，不仅因为功能相似，更因为它背后拥有一套硬核的评测体系。
这就是AI Ping的第三大功能，也是最考验基础设施功力的功能：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各有自己的SDK和参数定义，接入过程繁琐。
AI Ping充当了一个“万能转接头”的角色，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，对于开发者而言代码都是一样的。无需费心修改业务代码，即可在几秒钟内轻松完成不同模型、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，行业关于API性能的描述是混乱的，有的强调单次延迟，有的强调峰值吞吐，有的只给理想条件下的数据。不同统计口径叠加，几乎无法横向比较。
针对这个市场缺口，AI Ping确立了一套硬核指标，将指标定义、采集方式与统计口径彻底固定下来。
例如，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。
同时，它坚持数据说话，用可信赖的数字代替模糊的营销词汇。
厂商通常关注能力展示，而AI Ping通过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。
由于其专业性，这套评测标准已开始成为行业共识。去年，AI Ping便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。
这里还有一个对开发侧非常有吸引力的价值点：AI Ping上的API调用，多数情况下可能比直接去厂商那里调用更具性价比。
因为清程极智作为资源聚合者，拥有海量的调用需求，形成了巨大的买方市场，从而带来了集采效应。
为什么是清程极智来做？
那么，一个关键问题是：市面上有那么多大厂和评测机构，为什么是清程极智来做这件事，并且把AI Ping做得不错？
这就得聊聊清程极智是谁了。
成立于2023年12月的清程极智，一直深耕于算力调度、系统优化和基础设施层。
在近日的一次产品发布会上，该公司明确将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。
这便很好理解了为什么清程极智适合打造AI Ping这样一个产品。
首先，它是一个中立的基础设施角色。
清程极智自身不开发大模型，也不提供MaaS算力服务，从而避免了“既当裁判又当运动员”的潜在利益冲突。其第三方检测的身份，从机制上保障了评测结果的客观与公正。
其次，它拥有独特的行业理解视角。
清程极智长期身处算力部署与模型服务的一线，既深谙底层的芯片与硬件，也精通上层的模型与应用。这种独特的站位，使其对算力侧的调度难点、平台侧的优化瓶颈以及调用侧的真实痛点，拥有深刻的协同理解。团队能够透过API表象洞察其背后的算力调度逻辑，真正做到“内行看门道”。
最后，其深厚的底层技术积累是核心支撑。
要实现7×24小时的高并发评测与毫秒级的智能路由，离不开硬核的技术实力。AI Ping并非凭空诞生。在此之前，清程极智已围绕国产GPU，在算力调度、异构芯片适配及大规模集群系统优化等底层基础设施领域积累了深厚经验。仅2025年，团队就相继发布了开源的赤兔（Chitu）推理引擎，并完成了八卦炉（Bagualu）智能计算软件栈的适配验证。正是这些在AI基础设施领域的长期实践，为构建这套复杂的监测与路由系统提供了坚实底座。
也正因底层技术足够扎实，AI Ping才能将复杂的性能数据“翻译”成直观易懂的榜单与评分，服务于更广泛的模型调用者。
AI Ping填补了国内大模型服务实时性能监测的空白。它通过榜单、评分等一目了然的方式，清晰呈现各家模型的具体表现，其作用类似于大众点评帮助用户甄别“哪家馆子好吃”。
从更宏观的生态视角看，AI Ping的价值超越了单一产品。它正扮演着行业“先锋者”的角色，率先倡导大模型API选型的透明化。随着越来越多的生态伙伴基于AI Ping发布联合成果与调研，大模型API的选型逻辑正在发生根本性转变——从经验驱动走向数据驱动。
这一转变将产生显著的倒逼效应。如同餐厅为获好评而必须提升菜品质量，模型服务商为了在AI Ping上获得更优排名与更多流量，也必须持续优化服务稳定性、降低延迟。这将促进供应侧的良性竞争，从而降低全行业的开发与选型成本，最终推动整个AI生态向更规范、更高效的方向演进。
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