เวอร์ชันจีนของ OpenRouter + Artificial Analysis ทำให้ทุก Token ไหลไปยังที่ที่ควรไปมากที่สุด
ความกังวลเกี่ยวกับ “กล่องดำ” ของบริการ API รุ่นใหญ่
การแพร่กระจายแบบไวรัสของ Clawdbot ราวกับเป็นเงาของ Manus เมื่อปีที่แล้ว ทั้งสองต่างก็ขึ้นสู่จุดสูงสุดในชั่วข้ามคืน จุดจินตนาการของนักพัฒนาจำนวนมากเกี่ยวกับ “ความมั่งคั่งอันยิ่งใหญ่” และในขณะเดียวกันก็เปลี่ยน Token ให้กลายเป็น “สินค้าที่มีมูลค่า” ใหม่
ข้อมูลชุดหนึ่งเผยให้เห็นความร้อนแรงนี้อย่างชัดเจนยิ่งขึ้น: จำนวนรุ่นใหญ่ในจีนมีมากกว่า 1,500 รุ่น นักพัฒนาด้านล่างกำลัง “สร้างบ้านอย่างบ้าคลั่ง” ข้อมูลแสดงให้เห็นว่าในช่วงต้นปี 2024 การใช้ Token เฉลี่ยต่อวันในจีนอยู่ที่ประมาณ 100 พันล้าน Token; ภายในเดือนมิถุนายน 2025 ตัวเลขนี้ได้ทะลุ 30 ล้านล้าน Token ภายในเวลาเพียงปีครึ่ง การเติบโตเพิ่มขึ้นมากกว่า 300 เท่า
ต่างจาก Chatbot เมื่อสามปีก่อน Agent ที่ “ทำงานได้” กำลังผลักดันการเรียกใช้ API เข้าสู่ระดับ “การผลิต” ด้วยความเข้มข้นที่ไม่เคยมีมาก่อน การดำเนินการที่ดูเหมือนง่ายๆ หนึ่งครั้ง มักจะมีกระบวนการเรียกใช้โมเดลสิบถึงหลายสิบครั้งเกิดขึ้นพร้อมกันเบื้องหลัง การหยุดทำงานของบริการใดๆ ก็ตาม จะก่อให้เกิดการล่มสลายแบบโดมิโนในสายโซ่ของ Agent
ปัญหาคือ สถานการณ์ปัจจุบันของบริการ API รุ่นใหญ่ในจีน ซับซ้อนกว่าการทดสอบมาตรฐาน (benchmark) มาก นี่ดูเหมือนจะเป็นเกม “เปิดกล่องเซอร์ไพรส์”: บางคนล้อเล่นว่าตนเองใช้ “DeepSeek V3.2” แต่จริงๆ แล้วอาจเป็นเวอร์ชันที่ถูกทำให้เล็กหรือควอนไทซ์ บางทีมใช้เวลาสองสัปดาห์ในการทดสอบซ้ำแล้วซ้ำเล่า แต่หลังจากเปิดตัวแล้วยังประสบกับประสิทธิภาพที่ลดลง และยังมีทีมที่พบว่าโมเดลจะ “ทำงานผิดปกติ” อย่างตรงเวลาบางช่วงเช้ามืด ความล่าช้าจาก 300ms พุ่งสูงถึงกว่า 2000ms ทำให้บริการลูกค้ากลายเป็น “ปัญญาอ่อน” ในชั่วพริบตา
สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่กรณีเฉพาะ แต่เป็น “ภาพ缩影” ของบริการ API รุ่นใหญ่ที่กระจายตัวสูงมาก ” ‘กล่องดำ’ ของบริการ API รุ่นใหญ่ ไม่ใช่แค่โมเดลที่อธิบายไม่ได้ แต่ผู้ใช้ไม่รู้ด้วยซ้ำว่าเบื้องหลังบริการนั้น กำลังใช้โมเดลอะไร การกำหนดค่าอะไร คุณภาพอย่างไร” Shi Tianhui รองประธานผู้ก่อตั้งร่วมและรองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Qingcheng Jizhi บริษัทสตาร์ทอัพ AI Infra สาย Tsinghua กล่าว
รุ่นใหญ่และผู้ให้บริการ API ในจีนมีอยู่มากมาย มีการคำนวณหลายรูปแบบ โครงสร้างหลายแบบ เครือข่ายหลายแบบอยู่ร่วมกัน โมเดลเดียวกัน ภายใต้ผู้ให้บริการและวิธีการติดตั้งที่แตกต่างกัน มักจะแสดงความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น การเรียกใช้ DeepSeek-V3 / R1 เดียวกัน ผู้ให้บริการระดับแนวหน้าสามารถรักษาการตอบสนองในระดับมิลลิวินาทีได้ ในขณะที่ผู้ให้บริการบางรายที่เชื่อมต่อกับพลังการคำนวณคุณภาพต่ำหรือการปรับแต่งไม่เพียงพอ TTFT (เวลาแฝงของ Token แรก) อาจช้ากว่า 2-3 เท่า
ในขณะเดียวกัน สงครามราคาจาก Token ฟรี การอุดหนุน และแพ็คเกจรวม ทำให้ “ความคุ้มค่า” กลายเป็นเรื่องที่คลุมเครือมากขึ้น
นักเศรษฐศาสตร์ Ronald Coase เคยชี้ให้เห็นว่า การเกิดขึ้นขององค์กรและสถาบัน โดยพื้นฐานแล้วเพื่อทดแทนการแลกเปลี่ยนในตลาดที่มีต้นทุนสูง เมื่อบริการโมเดลเพิ่มต้นทุนการทำธุรกรรมอย่างต่อเนื่องเนื่องจากความโปร่งใสต่ำและอุปทานที่กระจายตัวสูง ตลาดมักจะสร้างรูปแบบตัวกลางและข้อตกลงเชิงสถาบันใหม่ขึ้นมา เพื่อลดความไม่แน่นอน และลดต้นทุนในการตัดสินใจและทำธุรกรรม
ภายใต้ภูมิหลังเช่นนี้ ในวันที่ 29 มกราคม Qingcheng Jizhi ได้เปิดตัว AI Ping อย่างเป็นทางการ ผลิตภัณฑ์ที่วงการมองว่าเป็น “เวอร์ชันจีนของ OpenRouter + Artificial Analysis” นี้ มีเป้าหมายเพื่อปรับโครงสร้างลำดับบริการ API รุ่นใหญ่ เปลี่ยนความกระจายตัวและ “กล่องดำ” ของบริการต้นน้ำ ให้เป็นพลังการผลิตที่มั่นคงและคาดการณ์ได้ในมือผู้ใช้ปลายน้ำ
วันที่ 29 มกราคม Qingcheng Jizhi จัดงานแถลงข่าว ประกาศเปิดตัว AI Ping อย่างเป็นทางการ
เวอร์ชันจีนของ OpenRouter + Artificial Analysis: AI Ping เล่นอย่างไร?
พูดง่ายๆ ก็คือ AI Ping เป็นผลิตภัณฑ์โครงสร้างพื้นฐานที่กำจัดความไม่แน่นอนของบริการ API รุ่นใหญ่ผ่านกลไกหลักสองประการ: การประเมินและการกำหนดเส้นทาง
หาก OpenRouter แก้ปัญหาเรื่อง “การเชื่อมต่อโมเดลและบริการต่างๆ เข้าด้วยกัน” และ Artificial Analysis แก้ปัญหาเรื่อง “การประเมินคุณภาพบริการโมเดล” แล้ว AI Ping พยายามรวมสองสิ่งนี้เข้าด้วยกัน — บอกคุณข้อมูลคุณภาพบริการโมเดลผ่านการประเมิน และยิ่งไปกว่านั้น ยัง “รับผิดชอบ” การตัดสินใจเลือกโมเดลและผู้ให้บริการ ตามผลการประเมินแบบเรียลไทม์
กล่าวอีกนัยหนึ่ง ด้วย “สมองกำหนดเส้นทาง” แบบไดนามิกนี้ นักพัฒนาต้องเพียงแค่ระบุความต้องการ โดยไม่จำเป็นต้องเข้าใจความแตกต่างของโมเดล เลือกซัพพลายเออร์ หรือรับผิดชอบต่อความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น
ตัวอย่างประสบการณ์ง่ายๆ: ใน “การสนทนาหลายโมเดล” บนหน้าเว็บ AI Ping ให้ระบบออกแบบเครื่องเล่นเพลง การกำหนดเส้นทางโมเดลเลือก “โหมดสมดุล” เพื่อค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่ดีที่สุดโดยรวมระหว่างผลลัพธ์ ความเร็ว และต้นทุน ระบบตัดสินใจอย่างรวดเร็วว่า DeepSeek-V3.2 เหมาะสมที่สุดกับงานปัจจุบัน และกำหนดเส้นทางคำขอไปยังโหนด Volcano Engine ที่มีความสามารถในการบริการดีที่สุดในขณะนั้น
ความเร็วในการตอบสนองเร็ว ผลลัพธ์ที่ได้ก็ดีมาก
ต้นทุนใช้ไปเพียง 0.04 จุดพลังการคำนวณ (ประมาณ 4 เฟิน)
ข้อมูลการทดลองขนาดใหญ่แสดงให้เห็นว่า ไม่ว่าผู้ใช้จะเลือกกลยุทธ์การกำหนดเส้นทางแบบใด AI Ping สามารถผลักดันการเรียกใช้ไปยังพื้นที่ที่เหมาะสมที่สุดของ “ความสามารถ-ต้นทุน” ตัวอย่างเช่น แม้จะเลือก “ให้ความสำคัญกับผลลัพธ์” ระบบจะรับประกันว่าความสามารถของโมเดลอยู่ในระดับสูง ในขณะเดียวกันก็หลีกเลี่ยงการผลักดันต้นทุนไปสู่จุดสุดขั้ว แต่จะค้นหาตำแหน่งที่สมดุลมากขึ้นระหว่างคุณภาพและราคาอัตโนมัติ
ผ่านกลยุทธ์การกำหนดเส้นทางโมเดล AI Ping สามารถเข้าใกล้วิธีแก้ปัญหาที่เหมาะสมที่สุดภายใต้เป้าหมายต่างๆ ในพื้นที่สองมิติ “ความสามารถ-ต้นทุน”
เป็นเวลานานที่ตลาดบริการ API รุ่นใหญ่ของจีนขาด “รายงานตรวจสุขภาพ” ที่ยุติธรรมและเปรียบเทียบได้ ผู้ให้บริการต่างๆ เปิดเผยตัวชี้วัดประสิทธิภาพของตนเอง แต่เงื่อนไขการทดสอบ ขอบเขตตัวชี้วัด และวิธีการนำเสนอไม่เป็นมาตรฐาน ทำให้นักพัฒนาตัดสินใจได้ยาก AI Ping พยายามเติมเต็มช่องว่างนี้
ปัจจุบัน แพลตฟอร์มนี้ได้เชื่อมต่อกับผู้ให้บริการหลัก 30 ราย ครอบคลุมอินเทอร์เฟซโมเดล 555 รุ่น เป็นหนึ่งในไม่กี่แพลตฟอร์มในประเทศที่สามารถประเมินและแสดงผลบริการรุ่นใหญ่อย่างต่อเนื่องภายใต้มาตรฐานเดียวกัน
บนหน้าแรกของเว็บไซต์ AI Ping ผู้ให้บริการต่างๆ ถูกนำมาเปรียบเทียบในแผนภาพพิกัดประสิทธิภาพเดียวกัน โดยใช้อัตราการประมวลผลและความล่าช้าเป็นแกนพิกัด ความแตกต่างของความสามารถในการบริการจริงของโมเดลเดียวกันในผู้ให้บริการต่างๆ จะเห็นได้ชัดเจน
ผู้ใช้ระบุความต้องการ ระบบสามารถสร้างโค้ดกลยุทธ์การกำหนดเส้นทางบริการได้โดยอัตโนมัติ
คลิกเข้าไปดูผู้ให้บริการเฉพาะเจาะจง จะเห็นสถานการณ์ความผันผวนของบริการของโมเดลเดียวกัน (เช่น DeepSeek-V3.2) ในผู้ให้บริการต่างๆ
“คลื่นไฟฟ้าหัวใจ” ของความล่าช้าบริการของผู้ให้บริการ 5 อันดับแรกในช่วงไม่กี่วันที่ผ่านมา
ข้อมูลที่แสดงต่อสาธารณะเหล่านี้ เน้นความยุติธรรมและความสามารถในการเปรียบเทียบ อัปเดตตามรอบเวลาที่กำหนด เปรียบเสมือน “ตารางอันดับ” และ “รายงานตรวจสุขภาพ” สำหรับอุตสาหกรรม สำหรับนักพัฒนา การเลือกประเภทไม่ต้องพึ่งพาการโฆษณาของผู้ผลิตอีกต่อไป สำหรับผู้ให้บริการ ความสามารถในการบริการของพวกเขาถูกนำมาเปรียบเทียบภายใต้มาตรวัดเดียวกันเป็นครั้งแรก
เทียบเคียง Artificial Analysis: ข้อมูล 7×24 ชั่วโมง “เปิดกล่อง” API รุ่นใหญ่
จากประสบการณ์ การใช้ AI Ping กับการเรียกใช้รุ่นใหญ่โดยตรงแทบไม่มีความแตกต่าง เพียงแค่ทำคำขอธรรมดาๆ หนึ่งครั้ง แต่ภายในระบบ การเรียกใช้ครั้งนี้ได้เสร็จสิ้นการเลือกเส้นทางที่ดีที่สุดข้ามโมเดลและข้ามผู้ให้บริการอย่างเงียบๆ แล้ว
ความสามารถในการ “เลือกเส้นทาง” นี้ มาจากวงจรสามเหลี่ยมทางเทคนิคที่ Qingcheng Jizhi สร้างขึ้น: ระบบประเมินแบบครบทุกมิติ การกำหนดตารางงานอัจฉริยะระดับผู้ให้บริการ และการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะหลายโมเดล
รากฐานของทั้งหมดนี้คือระบบประเมินแบบเรียลไทม์ที่เทียบเคียงกับ Artificial Analysis การจะเป็น “ผู้ตัดสิน” ที่ได้รับการยอมรับ เงื่อนไขเบื้องต้นคือระบบประเมินเองต้องมีความยุติธรรมและความสม่ำเสมอเพียงพอ
ในการออกแบบตัวชี้วัด AI Ping มุ่งเน้นรอบๆ มิติประสบการณ์ที่ผู้ใช้สนใจจริงๆ รวมถึงตัวชี้วัดประสิทธิภาพและเศรษฐกิจหลัก เช่น TTFT (ความล่าช้า Token แรก), TPS (อัตราการประมวลผล), ต้นทุน, ความแม่นยำ เป็นต้น
“สถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน มีจุดอ่อนไหวต่อตัวชี้วัดที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง” Shi Tianhui อธิบาย “ในสถานการณ์การแชททั่วไป สิ่งที่ผู้ใช้สนใจมากที่สุดคือ ‘จะเริ่มตอบกลับเมื่อไร’ ตราบใดที่สามารถแสดงตัวอักษรแรกได้ภายในไม่กี่ร้อยมิลลิวินาที และความเร็วในการส่งออกถึงระดับที่อ่านได้ ประสบการณ์ก็ใกล้จะอิ่มตัวแล้ว ในขณะที่ในสถานการณ์ Agent งานหนึ่งมักประกอบด้วยการเรียกใช้หลายขั้นตอน สิ่งที่กำหนดประสิทธิภาพจริงๆ ไม่ใช่ความล่าช้าเพียงครั้งเดียวอีกต่อไป แต่เป็นความสามารถในการประมวลผลและเวลาเสร็จสิ้นตั้งแต่ต้นจนจบของกระบวนการทั้งหมด”
เพื่อ “เปิดกล่อง” ระดับความสามารถจริงของบริการโมเดลในประเทศ AI Ping ได้พัฒนาชุดวิธีการประเมินที่มีเนื้อหาทางเทคนิคสูง:
* การทดสอบทั้งหมดใช้ “ข้อสอบ” ชุดเดียวกัน และดำเนินการในช่วงเวลาเดียวกัน
* คำขอทดสอบถูกส่งออกพร้อมกันจากเซิร์ฟเวอร์ในหลายพื้นที่ เช่น ปักกิ่ง เซี่ยงไฮ้ เซินเจิ้น เฉิงตู เพื่อขจัดการรบกวนจากความผันผวนของเครือข่ายต่อโหนดเดียว
* ออกแบบกลยุทธ์พิเศษสำหรับ “แคชของผู้ให้บริการ” เพื่อให้แน่ใจว่าวัดได้จากการตอบสนองของพลังการคำนวณจริง ไม่ใช่ภาพลักษณ์ของ “คำตอบที่นำกลับมาใช้ใหม่”
* ใช้ตัวตนผู้ใช้ทั่วไปเสมอ เรียกใช้กระบวนการจริงแบบไม่ระบุชื่อ ผลการประเมินจะได้รับการตรวจสอบข้าม และได้รับการยอมรับจากผู้ให้บริการหลักหลายสิบราย
* สิ่งที่สำคัญที่สุดคือ การสังเกตการณ์อย่างต่อเนื่อง 7×24 ชั่วโมง
ตัวโมเดลเองเป็นเพียงไฟล์ ความสามารถค่อนข้างคงที่ แต่เมื่อโมเดลกลายเป็นบริการ API รุ่นใหญ่ สถานการณ์ก็แตกต่างไปโดยสิ้นเชิง Shi Tianhui กล่าว
บริการ API รุ่นใหญ่ของจีน กลางวันและกลางคืนไม่เหมือนกัน โหนดในปักกิ่งและเฉิงตูไม่เหมือนกัน แม้แต่ผู้ให้บริการรายเดียวกัน หลังจากผ่านไปสองสามชั่วโมง โหลดก็จะผันผวนอย่างรุนแรง หากใช้ข้อมูลการประเมินจากสองสามนาทีที่แล้วเพื่อตัดสินใจกำหนดเส้นทาง ก็ไม่ต่างอะไรกับการขีดเรือหาคดาบ
ความต้องการตัวชี้วัดที่เข้มงวดสุดขีดนี้ มาจากพื้นฐานที่แข็งแกร่งของทีม ทีม Qingcheng Jizhi เบื้องหลัง AI Ping มาจาก Tsinghua มีประสบการณ์ยาวนานในด้านซูเปอร์คอมพิวเตอร์และการประเมินประสิทธิภาพ AI พวกเขาไม่เพียงแต่มีส่วนร่วมในการวิจัยและพัฒนาอุปกรณ์ประเมินอุตสาหกรรม เช่น AIperf เท่านั้น แต่ยังรับผิดชอบการตรวจสอบประสิทธิภาพของคลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับชาติด้วย — ประสบการณ์การประเมินระดับ “ทีมชาติ” นี้ ถูกนำมาใช้ลดระดับกับบริการ API รุ่นใหญ่ และในที่สุดก็กลายเป็นกำแพงที่ยากจะลอกเลียนแบบของ AI Ping
เทียบเคียง OpenRouter: ใช้ “การขับขี่อัตโนมัติ” ควบคุมสิทธิ์การกำหนดตาราง Token
เป้าหมายของเราไม่ใช่การนำข้อมูลมาแสดงให้ผู้ใช้ดู แต่คือการตัดสินใจแทนผู้ใช้ Shi Tianhui เน้นย้ำ
หาก OpenRouter มีความดีในการทำให้ API “รวมเป็นหนึ่งเดียว” แล้ว AI Ping ก้าวไปอีกขั้น โดยผ่านระบบการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะระดับ L4 ทำให้เกิด “การขับขี่อัตโนมัติ” ในการกำหนดตารางโมเดล ระบบนี้ขับเคลื่อนด้วย “เครื่องยนต์คู่”: การกำหนดเส้นทางโมเดล (แก้ปัญหา “ใครทำ”) และการกำหนดเส้นทางผู้ให้บริการ (แก้ปัญหา “ทำที่ไหน”)
ในตรรกะของ AI Ping โมเดลไม่ใช่ “ยิ่งใหญ่ยิ่งดี” แต่ควร “แบ่งหน้าที่ชัดเจน” บางตัวเก่งเขียนโค้ด บางตัวเก่งเขียนบทความ
งานในความเป็นจริงก็แบ่งชั้นเช่นกัน: การเขียนโค้ดต้องการตรรกะที่เข้มงวด การพูดคุยทั่วไปต้องการเพียงการตอบสนองที่รวดเร็ว “หากมอบคำขอทั้งหมดให้กับโมเดลเรือธง มันจะกลายเป็นทั้งแพงและช้า”
โมเดลกำหนดเส้นทางของ AI Ping จะเรียนรู้ผ่านแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อสร้าง “โปรไฟล์” ของคำขอผู้ใช้แบบเรียลไทม์ และเลือกชุดค่าผสมที่มีความคุ้มค่าดีที่สุดในขณะนั้นจากหลายโมเดลแบบไดนามิก
ในการทดสอบขนาดใหญ่ กลยุทธ์ “จับคู่โมเดลตามปัญหา” นี้ให้ผลลัพธ์สองประการ: อัตราความถูกต้องโดยรวมเกินคะแนนสูงสุดของโมเดลเรือธงเพียงตัวเดียว ในขณะที่ต้นทุนการเรียกใช้ลดลงกว่า 50%
ผลลัพธ์นี้สอดคล้องกับข้อสรุปการวิจัยจากภายนอก
การศึกษาล่าสุดจาก MIT และ Georgia Tech พบว่าโมเดลโอเพ่นซอร์สสามารถใช้ต้นทุนประมาณ 13% เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพใกล้เคียง 90% ของโมเดลปิด
แต่ในตลาดจริง สัดส่วนการใช้โมเดลที่มีความคุ้มค่าสูงประเภทนี้ยังคงน้อยกว่า 20% ส่วนใหญ่ถูกจำกัดด้วยความเคยชินในการรับรู้และต้นทุนในการเปลี่ยน
⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง
本文来自网络搜集，不代表คลื่นสร้างอนาคต立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：https://www.itsolotime.com/th/archives/23063