AI Ping: แพลตฟอร์มนำทางและประเมิน API แบบจำลองขนาดใหญ่ด้วยปัญญาประดิษฐ์ สิ้นสุดยุคแห่งความสับสนในการเลือก

衡宇 发自 凹非寺

สิ่งที่ทำให้ปวดหัวยิ่งกว่าการเผชิญหน้ากับกล่องดำของโมเดลใหญ่ ก็คือการต้องเลือกบริการ API ที่ทั้งน่าเชื่อถือและคุ้มค่าเงิน

นี่เกือบจะเป็นช่วงเวลามืดมนที่สุดที่ทีมพัฒนาที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ทุกทีมต้องประสบ

สถาปัตยกรรมโมเดลเดียวกันในมือของผู้ให้บริการที่ต่างกัน ไม่เพียงแต่ราคาจะแตกต่างกันเท่านั้น แต่ตัวชี้วัดที่ผู้ใช้ให้ความสำคัญ เช่น ความล่าช้า ความเสถียรภาพ ปริมาณการประมวลผลต่อวินาที ยังมีความผันผวนอย่างมาก

ในยุคที่การเรียกใช้ API มักใช้โทเค็นหลายแสนหรือหลายล้าน การเลือกประเภท API กลายเป็นเรื่องที่ต้องอาศัยการลองผิดลองถูกจากประสบการณ์ซ้ำแล้วซ้ำเล่า

สิ่งนี้นำไปสู่การที่แค่ต้องการเชื่อมต่อ API เพื่อพัฒนา กลับต้องถูกบังคับให้ทำหน้าที่ผู้จัดซื้อไปด้วย โดยต้องทดสอบผู้ให้บริการในตลาดทุกเจ้าไปทีละเจ้า

มีเครื่องมือใดบ้างที่สามารถสืบเสาะรายละเอียดของ API เหล่านี้ให้กระจ่าง เพื่อให้ผู้พัฒนาประหยัดแรงใจได้บ้าง?

ด้วยคำถามนี้ เมื่อสอบถามไปรอบๆ ก็ได้ทราบว่ามีบริษัทหนึ่ง ที่เป็นบริษัท AI Infra สาย Tsinghua (ชิงหัว) ชื่อ Qingcheng Jizhi (清程极智) กำลังทำเรื่องนี้อยู่

ผลิตภัณฑ์ของพวกเขาชื่อ AI Ping หากจะสรุปฟังก์ชันการทำงานในหนึ่งประโยค ก็อาจกล่าวได้ว่ามันเหมือนกับ เว็บรีวิวสาธารณะ (Dianping) ในวงการ API โมเดลใหญ่

มันใช้ข้อมูลจริงที่ทำงานอย่างต่อเนื่อง 24 ชั่วโมงตลอด 7 วัน เพื่อช่วยให้ผู้พัฒนาทำความเข้าใจรายละเอียดทุกด้านของ API พยายามที่จะยุติยุคแห่งความสับสนวุ่นวายในการเลือกประเภท API

เว็บรีวิวสาธารณะสำหรับ API โมเดลใหญ่นี้มีลักษณะอย่างไร?

โดยปกติเวลาเราสั่งอาหารเดลิเวอรี่ ก่อนกดสั่งก็มักจะดูคะแนนรีวิวเป็นนิสัย

แต่ในขั้นตอนการพัฒนา AI ที่มักต้องเรียกใช้โทเค็นหลายแสนหรือหลายล้านตัว กลับขาดระบบอ้างอิงสาธารณะที่คล้ายคลึงกันมาเป็นเวลานาน ทีมงานจำนวนมากจึงต้องพยายามเปรียบเทียบราคาและประสิทธิภาพด้วยตนเอง แต่ความสามารถของแต่ละบุคคลนั้นมีจำกัด

AI Ping ของ Qingcheng Jizhi ได้นำกระบวนการประเมินและเปรียบเทียบ API ที่เดิมทีกระจัดกระจายอยู่ภายในทีมต่างๆ และเกิดขึ้นซ้ำๆ มาสรุปเป็นความสามารถพื้นฐานที่ทำงานอย่างต่อเนื่อง และเปิดให้ทุกคนใช้

จากมุมมองการใช้งาน AI Ping ทำให้ผู้พัฒนา เพียงแค่ดูผลการเปรียบเทียบที่ชัดเจนเข้าใจง่ายได้จากอินเทอร์เฟซเดียว

ไม่จำเป็นต้องเขียนสคริปต์ทดสอบความเร็วเอง หรือติดต่อสื่อสารกับฝ่ายขายซ้ำแล้วซ้ำเล่า ก็สามารถกรอง API ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดและคุ้มค่าที่สุดจากบริการโมเดลใหญ่มากมายได้อย่างรวดเร็ว

เบื้องหลังนี้ได้แก้ปัญหาสองประการที่ดำรงอยู่มานาน

ประการแรกคือ ช่องว่างข้อมูล ตัวชี้วัดที่ผู้ผลิตโฆษณา กับสภาพแวดล้อมการเรียกใช้จริง มักมีระยะห่างกัน ในขณะที่ AI Ping ให้ข้อมูลจากการทดสอบจริง

อีกประการหนึ่งคือ งานซ้ำซ้อน ทีมงานจำนวนมากทำงานประเมินที่คล้ายคลึงกัน แต่กลับไม่ค่อยเกิดผลลัพธ์สาธารณะที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้

ดังนั้น จึงสามารถมอง AI Ping ว่าเป็นด่านแรกที่เชื่อมต่อพลังการคำนวณของจีนกับฝั่งแอปพลิเคชัน เทียบได้กับการมอบแพลตฟอร์ม “มุมมองแบบพระเจ้า” ให้กับผู้พัฒนา

ผ่านสามฟังก์ชันหลัก AI Ping ได้สร้างโครงกระดูกของเว็บรีวิวสาธารณะสำหรับ API โมเดลใหญ่นี้ขึ้นมา

หากดูรายละเอียด——

ฟังก์ชันหลักแรก บันทึกประสิทธิภาพเชิงวัตถุวิสัยและความแม่นยำของโมเดลที่ประเมินอย่างต่อเนื่อง 24 ชั่วโมงตลอด 7 วัน

นี่คือฟังก์ชันพื้นฐานที่สุดของ AI Ping มีเป้าหมายเพื่อแก้ปัญหาพื้นฐานที่สุดของ “การเลือกแบบมืดบอด” และช่องว่างข้อมูล

มีบันทึกการจัดอันดับมากมายในตลาด แต่ส่วนใหญ่เป็นการทดสอบแบบสถิตย์ สิ่งที่ AI Ping ทำคือการตรวจสอบแบบไดนามิก ตัวชี้วัดแบบเรียลไทม์ที่เปิดเผยต่อสาธารณะ เช่น ปริมาณการประมวลผลต่อวินาที ความล่าช้า P90 ของตัวอักษรแรก ความเสถียรภาพ จะถูกจัดระเบียบและนำเสนอในรูปแบบแผนภูมิ ทำให้เข้าใจได้ในพริบตา

ในด้านการประเมินความแม่นยำของโมเดล พวกเขาลงแรงมากยิ่งขึ้น

โมเดลที่ผ่านการควอนไทซ์ ตัดแต่ง หรือเร่งความเร็วด้วยเฟรมเวิร์กการอนุมานที่ต่างกัน มักจะสูญเสียความแม่นยำในการส่งออกไปเล็กน้อย สำหรับสถานการณ์ธุรกิจที่เข้มงวด การให้ความสำคัญกับความผันผวนของความแม่นยำนี้เป็นสิ่งสำคัญ

AI Ping ได้นำระบบการประเมินความแม่นยำหลายมิติมาใช้ เพื่อตรวจสอบคุณภาพการส่งออกของโมเดลเดียวกันอย่างต่อเนื่องในช่วงเวลาที่ต่างกันและภายใต้โหลดที่แตกต่างกัน

ฟังก์ชันหลักที่สอง ซึ่งเป็นฟังก์ชันที่มีเนื้อหาทางเทคนิคมากที่สุด คือ การจับคู่แบบไดนามิกด้วยการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ

สามารถเข้าใจการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะของ AI Ping ได้ว่าเป็นระบบนำทางแบบเรียลไทม์

ในความเป็นจริง ความเสถียรภาพของผู้ให้บริการรายเดียวมักจะรับประกันได้ยาก 100% ความผิดพลาดของเครือข่าย ข้อขัดข้องของศูนย์ข้อมูล ความแออัดของพลังการคำนวณ และเหตุการณ์ไม่คาดฝันอื่นๆ อาจนำไปสู่การหยุดชะงักของบริการได้ทั้งหมด

ฟังก์ชันการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะของ AI Ping สามารถ ช่วยฝั่งที่เชื่อมต่อเลือกเส้นทางการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุดแบบไดนามิก ตามข้อมูลการประเมินแบบเรียลไทม์

ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณส่งคำขอ AI Ping จะวิเคราะห์สถานะปัจจุบันของผู้ให้บริการแต่ละเจ้าในชั่วพริบตา หากพบว่าผู้ให้บริการ A มีความล่าช้าสูง หรือผู้ให้บริการ B มีอัตราความผิดพลาดกำลังเพิ่มขึ้น มันจะกำหนดเส้นทางคำขอของคุณไปยังผู้ให้บริการ C ที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดโดยอัตโนมัติ

การจับคู่แบบไดนามิกนี้สามารถรับประกันความพร้อมใช้งานอย่างต่อเนื่องของระบบ ความแตกต่างของความล่าช้าในระดับมิลลิวินาทีส่งผลโดยตรงต่อความลื่นไหลของการสร้างโค้ด จึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินการโดยรวม

ฟังก์ชันหลักที่สามแสดงให้เห็นถึงคุณสมบัติของ AI Ping ที่เน้นโครงสร้างพื้นฐานมากขึ้น ซึ่งเราจะขยายความแยกต่างหากด้านล่าง——

สร้างมาตรฐานการวัดสำหรับ API โมเดลใหญ่ให้เป็นหนึ่งเดียว

การเรียก AI Ping ว่าเป็น “เว็บรีวิวสาธารณะ” สำหรับ API โมเดลใหญ่ ไม่เพียงเพราะฟังก์ชันการทำงานที่คล้ายคลึงกันเท่านั้น แต่ยังเพราะเบื้องหลังมันมีระบบการประเมินที่แข็งแกร่ง

นี่คือฟังก์ชันหลักที่สามของ AI Ping และเป็นฟังก์ชันที่ทดสอบความสามารถด้านโครงสร้างพื้นฐานมากที่สุด: มันสร้างมาตรฐานการวัดสำหรับ API โมเดลใหญ่ให้เป็นหนึ่งเดียวในหลายมิติ

ประการแรก AI Ping ให้อินเทอร์เฟซ API ที่เป็นหนึ่งเดียวสำหรับหลายแพลตฟอร์ม

API ของผู้ผลิตต่างๆ ในตลาดมี SDK และคำนิยามพารามิเตอร์เป็นของตัวเอง กระบวนการเชื่อมต่อจึงยุ่งยาก

AI Ping ทำหน้าที่เป็น “ตัวแปลงสากล” โดยให้ชุดอินเทอร์เฟซ API ที่เป็นมาตรฐาน ฝั่งพัฒนาเพียงแค่ต้องเผชิญหน้ากับวิธีการเรียกใช้แบบนี้แบบเดียว

ไม่ว่าด้านหลังจะเชื่อมต่อกับ Wenxin, Qwen, GLM หรือ Kimi สำหรับผู้พัฒนาแล้วโค้ดก็เหมือนกัน ไม่จำเป็นต้องเสียเวลาปรับเปลี่ยนโค้ดธุรกิจ ก็สามารถเชื่อมต่อและสลับระหว่างโมเดลและแพลตฟอร์มที่ต่างกันได้อย่างง่ายดายภายในไม่กี่วินาที

สำหรับทีมพัฒนาแล้ว อินเทอร์เฟซที่เป็นหนึ่งเดียวเช่นนี้ยังหมายถึงต้นทุนการบำรุงรักษาที่ต่ำกว่าและจังหวะการพัฒนาที่เร็วขึ้น

ประการที่สอง มันยังให้กรอบมาตรฐานเพื่อจัดการกับสถานะความสับสนวุ่นวายของประสิทธิภาพ API ในอุตสาหกรรมที่ “ต่างคนต่างพูด”

ก่อนหน้านี้ คำอธิบายเกี่ยวกับประสิทธิภาพ API ในอุตสาหกรรมนั้นวุ่นวาย บางเจ้าเน้นความล่าช้าต่อครั้ง บางเจ้าเน้นปริมาณการประมวลผลสูงสุด บางเจ้าให้ข้อมูลเฉพาะในสภาวะอุดมคติ การรวมกันของวิธีการวัดที่แตกต่างกัน ทำให้แทบจะไม่สามารถเปรียบเทียบในแนวนอนได้

เพื่อแก้ไขช่องว่างของตลาดนี้ AI Ping ได้กำหนดชุดของ ตัวชี้วัดที่แข็งแกร่ง โดยกำหนดนิยามตัวชี้วัด วิธีการรวบรวม และวิธีการวัดทางสถิติให้ตายตัว

ตัวอย่างเช่น มันแยกแยะอย่างชัดเจนระหว่าง TTFT (เวลาในการสร้างตัวอักษรแรก) และ E2E Latency (ความล่าช้าระหว่างต้นทางถึงปลายทาง) และกำหนดเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพภายใต้ความยาวพรอมต์ที่ต่างกันอย่างชัดเจน วิธีการที่เป็นมาตรฐานเช่นนี้ ทำให้ผลลัพธ์มีความสามารถในการเปรียบเทียบและสามารถทำซ้ำได้

ในขณะเดียวกัน มันยึดมั่นในข้อมูล ใช้ตัวเลขที่น่าเชื่อถือแทนคำศัพท์ทางการตลาดที่คลุมเครือ

ผู้ผลิตมักให้ความสำคัญกับการแสดงความสามารถ ในขณะที่ AI Ping ผ่านข้อมูลการเรียกใช้จริงขนาดใหญ่ที่ต่อเนื่อง ทำให้更容易 (ง่ายกว่า) ที่จะเผยให้เห็นความแตกต่างในรายละเอียด การมองเห็นในระดับรายละเอียดเช่นนี้ ส่งผลให้: ในบางมิติ ความเข้าใจของ AI Ping ต่อ API โมเดล อาจจะเกินข้อมูลที่ผู้ผลิตเปิดเผยด้วยซ้ำ

เนื่องจากความเชี่ยวชาญเฉพาะด้าน มาตรฐานการประเมินชุดนี้จึงเริ่มกลายเป็นฉันทามติในอุตสาหกรรม เมื่อปีที่แล้ว AI Ping ได้ สนับสนุนให้มหาวิทยาลัย Tsinghua ร่วมกับศูนย์ทดสอบและประเมินซอฟต์แวร์จีน ออกรายการบันทึกการจัดอันดับประสิทธิภาพบริการโมเดลใหญ่ปี 2025

ที่นี่ยังมีจุดคุ้มค่าที่ ดึงดูดใจฝั่งพัฒนาอย่างมาก: การเรียกใช้ API บน AI Ping ในหลายกรณีอาจคุ้มค่ากว่าการไปเรียกใช้โดยตรงจากผู้ผลิต

เพราะ Qingcheng Jizhi ในฐานะผู้รวบรวมทรัพยากร มีความต้องการเรียกใช้จำนวนมหาศาล ก่อให้เกิดตลาดผู้ซื้อขนาดใหญ่ จึงนำมาซึ่งผลกระทบจากการจัดซื้อรวม

ทำไมถึงเป็น Qingcheng Jizhi ที่มาทำ?

ดังนั้น คำถามสำคัญคือ: ในตลาดมีบริษัทใหญ่และสถาบันประเมินมากมาย ทำไมถึงเป็น Qingcheng Jizhi ที่มาทำเรื่องนี้ และทำให้ AI Ping ออกมาดี?

นี่ก็ต้องมาพูดถึงว่า Qingcheng Jizhi คือใคร

Qingcheng Jizhi ก่อตั้งขึ้นในเดือนธันวาคม 2023 มุ่งมั่น深耕 (ขุดลึกลงไป) ในด้านการจัดสรรพลังการคำนวณ การปรับปรุงระบบ และชั้นโครงสร้างพื้นฐาน

ในการแถลงข่าวผลิตภัณฑ์ล่าสุด บริษัทได้กำหนดให้ AI Ping เป็นตัว载体 (พาหะ) ที่ทำให้ตำแหน่ง “สะพานคู่” ของบริษัทเป็นจริง

所謂 “สะพานคู่” ที่ว่านี้ สะพานแรกหมายถึง “สะพานระหว่างพลังการคำนวณกับแอปพลิเคชัน” ทำให้การพัฒนาชั้นบนไม่ต้องถูกรบกวนซ้ำแล้วซ้ำเล่าด้วยความแตกต่างของทรัพยากรพื้นฐาน สะพานที่สองหมายถึง “สะพานระหว่างฮาร์ดแวร์จีนกับโมเดลใหญ่” เพื่อลดความไม่แน่นอนในการเรียกใช้โมเดลภายใต้สภาพแวดล้อมฮาร์ดแวร์ที่ต่างกัน

นี่ทำให้เข้าใจได้ดีว่าทำไม Qingcheng Jizhi จึงเหมาะที่จะสร้างผลิตภัณฑ์อย่าง AI Ping

ประการแรก มันเป็นบทบาทโครงสร้างพื้นฐานที่เป็นกลาง

Qingcheng Jizhi เองไม่ได้พัฒนาโมเดลใหญ่ และไม่ได้ให้บริการพลังการคำนวณแบบ MaaS จึงหลีกเลี่ยงความขัดแย้งทางผลประโยชน์ที่อาจเกิดขึ้นจากการ “เป็นทั้งผู้ตัดสินและนักกีฬา” ตัวตนในฐานะผู้ตรวจสอบบุคคลที่สามนี้ รับประกันความเป็นกลางและความยุติธรรมของผลการประเมินจากกลไก

ประการที่สอง มันมีมุมมองความเข้าใจในอุตสาหกรรมที่เป็นเอกลักษณ์

Qingcheng Jizhi อยู่แนวหน้าของการปรับใช้พลังการคำนวณและบริการโมเดลมาเป็นเวลานาน ทั้งเข้าใจในชิปและฮาร์ดแวร์พื้นฐานอย่างลึกซึ้ง และเชี่ยวชาญในโมเดลและแอปพลิเคชันชั้นบน มุมมองที่เป็นเอกลักษณ์นี้ ทำให้พวกเขามีความเข้าใจร่วมกันอย่างลึกซึ้งต่อจุดยากในการจัดสรรทรัพยากรด้านพลังการคำนวณ จุดคอขวดในการปรับปรุงของฝั่งแพลตฟอร์ม และจุดปวดจริงของฝั่งเรียกใช้ ทีมงานสามารถมองทะลุผ่านพื้นผิวของ API ไปถึงตรรกะการจัดสรรพลังการคำนวณเบื้องหลังได้อย่างแท้จริง จริงๆ แล้ว “ผู้รู้ดูออกในทันที”

สุดท้าย การสะสมประสบการณ์ทางเทคนิคพื้นฐานที่ลึกซึ้งคือการสนับสนุนหลัก

การจะทำให้การประเมินแบบคอนเคอร์เรนต์สูง 24 ชั่วโมงตลอด 7 วัน และการกำหนดเส้นทางอัจฉริยะในระดับมิลลิวินาทีเป็น

⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง