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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。