兄弟们，2026 年才过了一个月，我已经被这波“AI 平台化”的浪潮拍死在沙滩上了。
前两天（1月27号）OpenAI 刚发了 Prism 和 Operator，我本来还在眼馋那个云端浏览器代理的自动填表功能，结果扭头看了一眼隔壁 Anthropic 的 MCP (Model Context Protocol) 更新，直接吓出一身冷汗。
事情是这样的：我为了体验 Claude 3.5 Sonnet 那个吹上天的“连接万物”能力，在本地部署了 MCP 的 Git Server，想让 AI 帮我自动 Review 代码。结果呢？1月20号官方发了紧急安全通告，说是 MCP Git Server 存在路径遍历漏洞……
好家伙，合着我这哪是部署了个 AI 助手，我是给黑客送了个“任意文件读取”的后门啊！得亏我内网做了隔离，不然源码库直接裸奔。
被逼出来的“双模”架构
这事儿让我认清了一个现实：2026 年的 AI 生态，极其割裂且不成熟。
● OpenAI 派： Operator 很强，能直接操控浏览器。但是贵！你知道跑一次完整的机票预订任务要烧多少 Token 吗？它把整个 DOM 树都喂给模型了！昨天我测了一遍，成本 $1.2，大概也就是我两顿早饭钱。
● Claude 派： Opus 4.5 确实便宜了（说是前代 1/3 价格），长文本逻辑也无敌。但是 MCP 这种开源协议，今天的漏洞补了，明天的坑在哪还不知道。企业级项目敢直接上？
最后实在没办法，为了保住发际线，我决定不再自己折腾底层的 Protocol 适配，直接上“聚合网关”做物理隔离。
我在项目里把 OpenAI 和 Claude 的 SDK 全拆了，换成了一套标准接口。逻辑很简单：
1. 脏活累活（如读 200 页文档）： 丢给 Claude Opus 4.5，便宜又快。
2. 高危操作（如视觉识别）： 丢给 OpenAI Prism，精准度高。
3. 中间层： 用 七牛云 AI Token API 做路由。
这么做最大的爽点不是“聚合”，而是“稳”。
以前直连 Claude API，晚上高峰期经常 TimeOut。切到七牛的国内加速节点后，Latency 居然稳在 200ms 以内。而且他们把 MCP 和 OpenAI 的那一堆乱七八糟的鉴权协议都在网关层抹平了。
代码片段 (防脱发版)
现在的代码清爽多了，不用写两套 Client：
code Python
import os
# 以前这里要 import openai, import anthropic... 烦死
from qiniu_ai import AI_Client
# 统一入口，不用管它是 Operator 还是 Opus
client = AI_Client(
api_key="sk-xxxxxxx", # 只要这一个 Key
base_url="https://ai-api.qiniu.com/v1"
)
def smart_agent(task_type, content):
# 利用网关做模型路由，省钱小妙招
if task_type == "analysis":
# 走七牛通道调 Opus 4.5，利用长文本优势
model = "claude-3-5-opus-202601"
elif task_type == "action":
# 走七牛通道调 OpenAI Operator，处理浏览器操作
model = "openai-operator-preview"
# 无论哪个模型，接口完全一致
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[{"role": "user", "content": content}]
)
return response.choices[0].message
避坑总结
别信官方文档里的“几行代码接入 MCP”。那是 Demo，不是 Production。
现阶段（2026 Q1），如果你不想被 OpenAI 的账单吓死，也不想被 Claude 的漏洞搞死，找个靠谱的 AI API 聚合服务 做中间层是唯一的解法。
