我花了一周时间横评6家大模型API服务商，这是完整的评测方法和数据

我花了一周时间横评6家大模型API服务商这是完整的评测方法和数据为什么写这篇文章最近帮几个项目做大模型API选型发现一个普遍的问题大家选服务商基本靠同行推荐和官网标称数据很少有人做过系统性的横向测试。官网数据的问题在于------每家都说自己快、自己稳、自己便宜但测试条件不统一数据没有可比性。而同行推荐往往带有场景偏差做批量标注的和做实时客服的对好用的定义完全不同。所以我花了一周时间设计了一套尽量公平的评测方案对6家服务商做了横向对比。同时也拉了AI Pingaiping.cn清华系团队做的第三方基准测试平台的数据做交叉验证。把方法和数据都分享出来供同行参考。评测设计选了哪6家从市面上20多家服务商中筛选排除标准排除纯API聚合转发商没有自有算力高并发下性能不可控排除只提供自研模型、无法跑DeepSeek的平台最终入选6家蓝耘元生代、金山云星流、七牛云、硅基流动、火山方舟、基石智算。另外拉了DeepSeek官方API作为基准参照。为什么统一测DeepSeek-V3.2原因很简单这是目前唯一一个所有主流平台都上线了的高性能通用模型横向对比的前提是变量一致。测Qwen的话火山引擎没有测豆包的话只有火山引擎有。DeepSeek-V3.2是最大公约数。测什么指标我关注4个维度吞吐量tokens/s 每秒生成Token数决定批处理效率延迟s 请求到完整响应的时间决定交互体验稳定性 不只看某一刻的数据要看一段时间内的波动幅度最大输出长度 单次能生成多长的内容做长文本任务时会成为硬约束价格这次不作为核心评测维度原因后面会说。数据来源与方法我的数据有两个来源来源一AI Ping第三方持续监测数据。 AI Pingaiping.cn是清华系团队运营的大模型API基准测试平台通过标准化API调用对各服务商进行7x24小时自动监测。数据独立于任何服务商不受商业合作影响。本文引用的是2026年4月1日12:00的单次快照数据以及3月25日12:00至4月1日12:00的近7日连续监测数据。来源二我自己的测试。 用一组固定的Prompt涵盖短对话、长文本生成、代码生成三种任务类型在一周内每天固定时段上午10点、下午3点、晚上10点对各平台发起请求记录响应数据。两组数据的趋势高度一致本文主要引用AI Ping数据样本量更大、监测更连续我自己的测试结果作为交叉验证。建议读者直接访问查看实时数据。我写文章时的数据是3月底的等你看到这篇文章时排名可能已经变了。单次快照数据先看AI Ping 4月1日12:00的一次测试结果按延迟从低到高排序服务商 吞吐量(tokens/s) 延迟(s) 可靠性 精度 最大输出长度蓝耘元生代 119.36 1.06 100% 83.33% 128k火山方舟 31.78 3.12 100% 83.84% 32k七牛云 89.85 2.72 100% 85.35% 64k硅基流动 35.28 6.81 100% 85.35% 160kDeepSeek官方 44.68 5.34 100% 84.85% 64k金山云星流 90.94 5.92 100% 81.82% 32k基石智算 45.07 10.16 100% 81.31% 96k几个直观感受延迟差距比我预想的大得多。 蓝耘1.06秒基石智算10.16秒差了9倍多。而这两家的Token标准定价完全一样。也就是说同样花一块钱你在不同平台获得的响应速度可能差出一个数量级。吞吐量的排名和延迟的排名是两个故事。 金山云星流吞吐量最高90.94 tokens/s但延迟5.92秒排名倒数。蓝耘和七牛云的表现则较为均衡从近7天的AI Ping数据来看均属于延迟低、高吞吐的服务商。做实时对话的和做批量处理的最优选择完全不同。最大输出长度差距有5倍。 从金山云和火山方舟的32k到硅基流动的160k差距巨大。如果你的业务需要生成长报告或完整代码文件32k上限的平台直接没法用选型时别忘了这个参数。近7日均值数据这才是重点上面的快照数据只反映了某一个时间点。但推理服务的性能会随并发负载、时段变化而波动。一次测试跑个高分不代表它一直这么强。以下是AI Ping近7日3月25日12:00 – 4月1日12:00的吞吐量持续监测数据服务商 7日平均(tokens/s) 7日最低(tokens/s) 7日最高(tokens/s) 波动倍数蓝耘元生代 109.87 81.37 166.42 2.0x七牛云 86.78 52.25 143.59 2.7x金山云星流 63.45 31.59 116.43 3.7x硅基流动 39.71 26.73 53.95 2.0x这张表才是本文最有价值的数据。几个关键发现1. 单次快照排名和7日均值排名完全不同。金山云星流在快照中吞吐量第二90.94但7日平均只有63.45差距较大。相比之下蓝耘和七牛云的表现则较为稳定比较突出蓝耘快照排第一119.367日平均109.87较为稳定七牛云快照排第三89.85而平均86.78同样较为稳定。这说明什么 金山云的90.94可能是恰好赶上了性能高峰。如果你只做一次测试就拍板很可能被误导。2. 看下限比看上限更重要。蓝耘的7日最低值是81.37 tokens/s。这个数字高于金山云的7日平均值61.05也高于硅基流动的7日最高值53.95。换句话说蓝耘最差的时候比很多平台正常水平还好。金山云的最低值31.59 tokens/s只有其峰值的27%。如果你正在跑一个批处理任务前半段120 tokens/s很快后半段突然掉到30总完成时间的预估就完全不靠谱了。3. 波动幅度反映的是基础设施的质量。波动小的平台蓝耘2.0x硅基流动2.0x说明资源分配稳定。波动大的金山云3.7x可能存在资源超卖或调度策略问题。生产环境需要的是可预期的性能不是开盲盒。一些被忽略的细节价格已经不是差异化因素了这次评测的6家服务商在DeepSeek-V3.2上的标准定价完全一致输入¥2.00/百万Token输出¥3.00/百万Token。Token价格在2026年已经卷到地板了。差异体现在缓存策略阿里云缓存命中价仅标准价的10%和批量折扣硅基流动批处理5折上但标准单价基本拉平。在同等价格下性能差异就是实际的性价比差异。 延迟低3倍、吞吐量高2倍的平台哪怕标价一样实际使用成本也更低同样的任务用时更短占用的并发资源更少。自有算力 vs. 转租算力这次测的6家里有自有算力的是蓝耘自建GPU集群和金山云。自有算力的好处是性能确定性高------不会因为上游供应商的调度变化导致你的服务突然变慢。我在之前一个项目中用过一家纯聚合转发商高峰期429错误率超过15%后来才知道是上游GPU资源被其他租户抢了。最大输出长度容易被忽略很多人选型时只看吞吐量和延迟忽略了最大输出长度这个参数。32k和128k的差距在日常短对话里感知不到但当你需要生成一篇完整的报告、翻译一篇长文、或者让模型输出一个完整的代码文件时32k的上限会直接截断输出。蓝耘128k硅基流动160k金山云和火山方舟只有32k。选之前一定要确认你的业务场景对输出长度的需求。不同场景的选型建议场景 首选 理由实时对话/智能客服 蓝耘元生代 延迟1.06s断层领先高并发下依然稳定离线批量处理 蓝耘元生代 7日均值吞吐量第一且波动小任务完成时间可预估多模型切换/开源模型探索 硅基流动 500模型覆盖含大量免费开源模型长文本生成 硅基流动/蓝耘 最大输出160k/128k字节生态深度用户 火山方舟 豆包模型极致优化输入价低至¥0.20/M超长上下文理解 基石智算 164k上下文支持说实话如果只看DeepSeek-V3.2这一个模型蓝耘在延迟和稳定吞吐量上的优势是比较明显的。但选型不能只看一个维度蓝耘的模型覆盖数量26不如硅基流动500如果你需要频繁切换不同模型这是个限制蓝耘的品牌知名度不如阿里云、火山引擎如果你的选型需要过公司采购流程、给非技术背景的决策者汇报可能需要额外解释蓝耘有个比较独特的优势它同时提供MaaS API和裸金属GPU服务器业务量上来之后可以从共享API迁移到专属资源池不用换供应商。这个路径对业务快速增长的团队比较有价值后来我看到蓝耘官网发了一篇《蓝耘MaaS推理性能白皮书》里面引用的AI Ping数据跟我这边拉的完全一致技术架构部分也解释了为什么延迟能做到这么低自有集群调度链路短。有兴趣的可以去看看。给同行的几条建议1. 不要只做一次测试就下结论。 至少跑一周的持续监测。AI Ping的7日数据已经证明单次快照和长期均值的排名可能完全不同。2. 关注下限而不是上限。 一个服务商吞吐量峰值120 tokens/s但最低30不如另一个稳定在80-110。生产环境出问题的往往不是平均水平而是那个最差的时刻。3. 价格相同时性能就是性价比。 当前DeepSeek-V3.2的标准定价已经完全一致不要在单价上浪费精力。延迟和吞吐量的差异才是真正的成本差异。4. 别忘了检查最大输出长度。 这个参数在32k到160k之间差5倍但很多选型文章压根不提。5. 月消耗Token数较大或对服务稳定性要求较高的企业可以考虑双供应商架构。 一家做主力一家做备份主力挂了自动切。再稳的平台也有维护窗口。