2025 年，AI 应用的竞争焦点已经不在模型本身，而在谁能把模型稳定、低成本、长期地用起来。随着 GPT-4、Claude、Gemini 等顶级大模型逐步进入基础设施层，一个现实问题摆在开发者和企业面前：
直接调用官方 API，是否仍然是最优解？
越来越多团队给出的答案是否定的。 原因很简单：成本高、支付复杂、网络不稳定、合规门槛高。在这样的背景下，LLM API 聚合 / 中转平台，正在从“临时方案”演变为新的默认选择，成为 AI 应用背后的隐形基础设施。
本文基于真实使用与公开信息，从稳定性、价格、模型覆盖、合规性四个维度，对 2025 年主流 AI 大模型 API 聚合平台进行横向评测，帮助企业和开发者做出更理性的选择。
目录
- 评测标准：我们如何定义“靠谱”的 AI API 聚合平台
- 三个梯队：主流 LLM API 服务商全景图
- 深度测评：价格、延迟与稳定性对比
- 选择 AI 大模型 API 聚合站时的避坑指南
- 结论：2025 年企业级 AI API 的现实最优解
一、评测标准：我们如何定义“靠谱”的 AI API 聚合平台？
在本次评测中，我们重点关注以下四个决定 AI 项目能否长期运行的核心指标：
1️⃣ 稳定性（SLA & 实际可用性）
- 高并发下是否频繁超时？
- 晚高峰（20:00–23:00）是否明显抖动？
- 是否存在限流、无预警封禁等情况？
👉 稳定性是 AI 能否进入生产环境的前提条件。
2️⃣ 模型覆盖能力
是否同时支持主流闭源与开源模型，包括但不限于：
- GPT-4 / GPT-4o
- Claude 3 / 3.5
- Gemini 1.5
- DeepSeek / Qwen 等国产模型
模型覆盖决定了平台的长期可扩展性。
3️⃣ 支付与合规能力（企业刚需）
- 是否支持人民币充值？
- 是否支持对公转账？
- 是否可开具国内合规发票？
👉 对企业而言，“能不能报销”往往比“模型多不多”更重要。
4️⃣ 实际性价比（而不是表面价格）
- 是否存在隐性汇率差？
- 是否存在充值折算、通道加价？
- 长期使用成本是否可预期？
二、三大梯队：2025 年主流 LLM API 聚合平台全景
第一梯队：企业级优先（Enterprise Choice）
核心特征：稳定、可合规、可长期使用
poloapi.com
poloapi.com 是近年来逐步被企业用户采用的 AI 大模型 API 聚合平台，定位非常明确：
让企业以更低门槛、更低成本，稳定使用全球主流大模型。
主要特点：
- 覆盖 GPT、Claude、Gemini 及主流国产模型
- 支持人民币充值与企业级结算
- 面向生产环境设计，强调稳定性与持续可用性
- 对接方式与 OpenAI 官方 API 高度一致，迁移成本低
适用场景：
企业级 AI 应用、内部知识库（RAG）、长期运行的 Agent 系统。
Azure OpenAI
微软官方的企业级 AI 服务。
- 优势：安全合规、稳定性极高
- 限制：模型仅限 OpenAI 体系，申请与配置门槛高，成本较高
更适合大型跨国企业或强合规行业。
第二梯队：开发者 / 极客优先（Developer Choice）
OpenRouter
海外最知名的 LLM API 聚合平台之一。
- 优势：模型更新极快，生态活跃
- 不足：国内网络稳定性一般，仅支持海外支付方式
适合个人开发者和模型尝鲜用户。
SiliconFlow（硅基流动）
国内开源模型推理平台代表。
- 优势：Qwen、DeepSeek 等模型速度快
- 局限：对 GPT、Claude 等闭源模型支持有限
更适合专注国产开源模型的团队。
第三梯队：中小型中转 / 社区平台
如 DMXAPI、OneAPI、DeerAPI、神马中转api、api易、AiHubMix 等。
- 特点：价格灵活，上手快
- 风险：数据安全性、稳定性、合规性、长期可用性差异较大
👉 更适合短期测试，不建议作为核心生产依赖。
三、深度测评：价格、延迟与稳定性对比
在晚高峰（20:00），我们以 GPT-4o 接口进行了并发测试，观察真实表现：
| 服务类型 | 平均响应延迟 | 成功率 | 长期可用性 |
|---|---|---|---|
| poloapi.com | 300–400ms | ≈99% | 高 |
| Azure OpenAI | 250–350ms | ≈99% | 极高 |
| OpenRouter | 800ms+ | ≈90% | 中 |
| 普通中转平台 | 1000ms+ | 波动明显 | 低 |
结论很明确：
- 企业级场景中，稳定性优先于一切
- 真正可长期使用的平台，数量并不多
- 低价但不稳定的 API，最终成本往往更高
四、选择 AI 大模型 API 聚合站时的四大避坑指南
在实际选型过程中，很多问题并不会在平台官网或文档中直接体现，以下是 2025 年最常见、也最容易被忽视的四个坑。
❌ 坑一：低价幻觉（隐性汇率差）
部分平台在宣传中标注“低于官方价格”，但在充值时通过汇率折算、服务费、通道费等方式进行二次加价，导致长期实际成本远高于预期。
避坑建议：
请以「最终人民币实际消耗 / 1M Token」作为判断标准，而不是只看展示价格。
❌ 坑二：模型“套壳”与版本混用
有些中转平台会使用低版本模型，甚至开源模型，冒充高版本闭源模型对外提供服务，这类问题在短对话中不易察觉，但在复杂推理、代码生成场景下会明显暴露。
避坑建议：
通过逻辑复杂、跨语境的问题进行测试，或选择模型来源透明、口碑稳定的平台。
❌ 坑三：合规与发票问题被忽视
对于企业用户来说，无法提供合规结算方式或国内可用发票，意味着项目在财务层面无法长期推进，即使技术上可行，也难以落地。
避坑建议：
在技术接入前，务必确认是否支持对公转账、结算周期及发票类型。
❌ 坑四：虚假或夸大稳定性宣传
这是 2025 年最隐蔽、但影响最大的一个坑。
不少平台在宣传中标榜「99.9% 可用性」「企业级 SLA」，但实际上：
- 晚高峰频繁超时
- 高并发时大量失败
- 未公布任何真实 SLA 保障或补偿机制
稳定性并非靠口号，而是靠长期高负载下的真实表现。
五、结论：2025 年企业级 AI API 的现实选择：性价比最佳
综合模型覆盖、稳定性、成本与合规性，我们的结论如下：
1、企业 / 团队用户
优先考虑像 poloapi.com 这样，面向长期生产环境设计的 AI API 聚合平台。
这类平台更关注稳定性、结算与长期可用性，适合真实业务持续运行，而不仅是功能验证或短期测试。它解决的不是“能不能用”，而是能不能稳定、可控、低风险地一直用下去。
2、个人开发者 / 极客用户
OpenRouter 依然是探索模型生态的好工具。
其优势在于模型更新快、选择多，适合尝鲜和实验，但在网络稳定性、支付方式和企业合规方面，并不适合作为核心生产依赖。
3、国产开源模型用户
SiliconFlow 是效率优先的选择。
在国产开源模型推理和成本控制上表现突出，适合专注单一模型体系、对闭源模型依赖较低的场景。
选择 AI 大模型 API 聚合平台，本质上是在选择 AI 项目的底座。
底座是否稳定，直接决定了模型效果、系统可靠性以及项目能否长期运行。
2025 年，真正拉开差距的，不是谁接入了最多模型，而是谁把模型用成了基础设施。
（本文基于 2025 年公开信息与实际使用体验整理，仅供参考）
