GPT-5、Claude、Gemini 到国产大模型：2026 年 LLM API 聚合服务商深度测评与结论

背景：问题已不再是“有没有模型”

到 2026 年，GPT-5、Claude、Gemini 与国产大模型已形成长期并存格局。模型能力不再稀缺，真正的挑战转向：如何以低成本、低复杂度、可持续地使用多模型能力。

LLM API 聚合服务商，正在成为开发者与企业系统中的关键中间层。  

核心维度一：模型覆盖不等于真实能力

几乎所有平台都能列出“支持 GPT-5 / Claude / Gemini / 国产模型”，但差异在于：

• 是否同步官方版本更新

• 是否完整暴露模型能力参数

• 国产模型是否直连而非转接

部分平台在上下文、函数调用或推理模式上存在隐性裁剪，实际能力与官方存在明显差距。

核心维度二：稳定性来自架构设计

1. 生产环境中，问题通常表现为：

• 高峰期限流

• 局部模型不可用

• 失败请求无清晰错误信息

2. 成熟的聚合平台通常具备：

• 多模型自动切换与熔断

• 区域与链路级路由

• 请求级重试与降级策略

这类能力直接决定平台是否适合长期使用。  

核心维度三：低价背后的不同路径

2026 年 LLM API 价格差距依然明显，主要来自三种模式：

1. 规模化直采 + 调度优化（相对可持续）
2. 模型能力裁剪（隐性降级）
3. 资源共享与超额使用（风险较高）

选择时应综合失败率、稳定性与能力完整度，而非只看单价。

新变量：Agent 场景放大平台差异

2026 年，Agent 与多步链路调用快速普及，对 API 提出更高要求：

• 长上下文一致性
• 高频调用下的延迟控制
• 合理的计费粒度

在 Agent 场景中，微小的不稳定都会被放大，许多“勉强可用”的平台难以支撑。

选型建议

• 个人开发者：关注接入速度、文档与成本
• 初创团队：优先多模型切换能力，避免厂商锁定
• 企业用户：稳定性、合规与可审计性优先

如部分以多模型直连为设计目标的平台（例如 poloapi.cn 这一类架构思路），在复杂场景下更接近原生调用体验。  

结论

LLM API 聚合服务商正在从“便捷工具”演变为模型时代的基础设施层。

在 GPT-5、Claude、Gemini 与国产大模型长期共存的背景下，
一个可靠的聚合平台，本质上是在为未来多年的技术演进降低系统复杂度与不确定性。