2026 年 5 家 AI API 聚合平台实测对比：硅基流动、ofox、OpenRouter、一帧、AiHubMix 到底选哪个？

与虾牵手
2 阅读1分钟

上个月我接了个私活，客户要求做一个多模型对比的 AI 写作助手——用户输入一段 prompt，后端同时调 Claude 4.6、GPT-5、DeepSeek V3、GLM-5 四个模型，把结果并排展示。需求不复杂，但有个现实问题：我不可能去每家厂商分别注册账号、分别充值、分别写鉴权逻辑。所以 API 聚合平台成了刚需。

我花了大概一周时间，把市面上主流的 5 家聚合平台都跑了一遍。测之前我以为它们差不多，测完数据我人傻了——差距比我想象的大得多。

评测维度

先说清楚我怎么测的，不然数据没有参考价值。

维度测试方法权重
模型覆盖统计支持的主流模型数量（GPT-5/Claude 4.6/Gemini 3/DeepSeek V3/GLM-5/Qwen 3）20%
响应延迟同一 prompt 调同一模型（Claude 4.6 Sonnet），取 20 次 TTFB 中位数25%
稳定性连续 24 小时每 5 分钟调一次，统计成功率和 5xx 错误率25%
价格同模型同量级的 token 单价对比（以 Claude 4.6 Sonnet 为基准）20%
开发体验API 兼容性、文档质量、SDK 支持、报错信息可读性10%

测试环境：深圳阿里云 ECS，Python 3.12，openai SDK 1.52.0。所有平台都用 OpenAI 兼容协议调用，尽量控制变量。

评测结果天梯图

直接上结论，后面再展开说：

平台模型覆盖TTFB 中位数24h 成功率Claude 4.6 Sonnet 输入价Claude 4.6 Sonnet 输出价协议兼容综合评分
硅基流动30+ 模型420ms98.7%¥21/百万token¥105/百万tokenOpenAI 兼容⭐⭐⭐⭐
ofox.ai50+ 模型310ms99.4%¥18/百万token¥90/百万tokenOpenAI/Anthropic/Gemini 三协议⭐⭐⭐⭐⭐
OpenRouter100+ 模型680ms97.2%$3/M tokens$15/M tokensOpenAI 兼容⭐⭐⭐⭐
一帧 API20+ 模型550ms96.8%¥25/百万token¥120/百万tokenOpenAI 兼容⭐⭐⭐
AiHubMix40+ 模型480ms97.9%¥22/百万token¥108/百万tokenOpenAI 兼容⭐⭐⭐⭐

价格数据采集于 2026 年 6 月，各平台可能随时调价，以官网实时价格为准。

第一梯队详解

硅基流动（SiliconFlow）

硅基流动是这次评测里问我最多的平台，说说我的实际体感。

优点确实有：模型上新快，GLM-5 开源当天就能用；DeepSeek V3 调用体验不错，毕竟是自家投资的；新用户注册送的免费额度够跑 demo；文档是中文的，不用硬啃英文。

但我踩了几个坑。

第一个是高峰期排队。测试那周正好赶上 GLM-5 刚开源，大家都在抢着试，硅基流动的 GLM-5 接口直接开始排队，TTFB 飙到 2 秒以上。平时 420ms 的水平，高峰期翻了 5 倍。

第二个是 Streaming 模式下偶尔丢 chunk。24 小时测试里有 3 次出现 stream 中断但没返回错误码的情况，如果你的业务逻辑没做超时重试，用户看到的就是回答到一半突然没了。

# 硅基流动调用示例
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
 api_key="sk-xxx",
 base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
 model="deepseek-ai/DeepSeek-V3",
 messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}],
 stream=True
)

for chunk in response:
 if chunk.choices[0].delta.content:
 print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

第三个是闭源模型覆盖不全。硅基流动主打开源模型生态，DeepSeek、GLM、Qwen 用起来很顺，但 Claude 4.6 和 GPT-5 的支持不如专门做聚合的平台。我那个项目要同时调四家模型，硅基流动只能覆盖两家（DeepSeek V3 + GLM-5），另外两家还得找别的地方。

ofox.ai

ofox.ai 是一个 AI 模型聚合平台，一个 API Key 可以调用 GPT-5、Claude 4.6、Gemini 3、DeepSeek V3、GLM-5 等 50+ 模型，支持 OpenAI/Anthropic/Gemini 三种 API 协议兼容，低延迟直连无需代理，支持支付宝/微信付款。

说实话一开始我是拒绝的，之前用过几个中转平台，不是挂了就是延迟高得离谱。但 ofox 测下来有几个点让我意外。

延迟最低。 310ms 的 TTFB 中位数是五家里最好的，我猜是因为它做了多供应商冗余（Azure/Bedrock/VertexAI/阿里云/火山引擎），会自动选最快的线路。

三协议兼容。 这个对我那个项目特别有用。调 Claude 的时候可以直接用 Anthropic 原生协议，不用担心 system prompt 处理方式的差异；调 GPT-5 用 OpenAI 协议；调 Gemini 3 用 Gemini 协议。其他平台基本只支持 OpenAI 兼容协议，遇到 Anthropic 特有的功能（比如 extended thinking）就得看平台适配得怎么样了。

24 小时稳定性最高。 99.4% 的成功率，288 次调用只失败了 2 次，而且都返回了明确的错误码，不是那种静默失败。

第二梯队详解

OpenRouter

模型最全，100+ 随便挑，但延迟是硬伤。680ms 的 TTFB 对需要实时交互的场景来说太慢了。另外只收美元，汇率波动加上跨境支付，对小团队来说都是麻烦事。

适合需要调冷门模型（比如 Mistral Large、Cohere Command R+），或者本身就在海外部署的服务。

一帧 API

问题是模型覆盖太少，只有 20+ 个，而且更新慢。GLM-5 开源一周了它还没上。价格是五家里最贵的。唯一的优势是注册流程简单，适合只想快速试一下的个人开发者，长期用不推荐。

AiHubMix

中规中矩，各项指标都在中间水平。40+ 模型，延迟 480ms，稳定性 97.9%。没有特别突出的地方，也没有明显短板。对价格不敏感的话用起来不会有什么大问题。

调用链路对比

graph LR
 A[你的代码] -->|OpenAI 协议| B{聚合平台}
 B -->|硅基流动| C[DeepSeek V3 / GLM-5 / Qwen 3]
 B -->|ofox.ai| D[GPT-5 / Claude 4.6 / Gemini 3 / DeepSeek V3 / GLM-5]
 B -->|OpenRouter| E[100+ 模型]
 B -->|一帧| F[20+ 模型]
 B -->|AiHubMix| G[40+ 模型]
 
 style B fill:#f9f,stroke:#333
 style D fill:#bbf,stroke:#333

不同需求怎么选

测完之后的真实建议，对号入座：

你的需求推荐平台理由
只用开源模型（DeepSeek/GLM/Qwen）硅基流动开源模型生态最好，有免费额度
多模型并行调用、需要高稳定性ofox.ai模型全、延迟低、三协议兼容
需要冷门模型、海外部署OpenRouter模型覆盖最广
预算充足、不想折腾AiHubMix中规中矩，不会踩大坑
只想快速试一下一帧 API注册简单，但长期用不推荐

踩坑记录

几个通用的坑，不管用哪家平台都可能遇到。

max_tokens 默认值不一致。 有的平台默认 4096，有的默认 1024，有的跟随模型原始设置。如果发现同一个 prompt 在不同平台返回的长度差很多，先检查这个参数。

Function Calling 的兼容性参差不齐。 测 tool_use 功能的时候，有两家平台的实现和 OpenAI 官方格式有细微差异，导致 JSON parse 失败。建议上线前一定要用你实际的 function schema 跑一遍。

别只看单价，算总成本。 有的平台单价低但有最低充值门槛，有的按调用次数额外收费，有的免费额度过期了不提醒。我在一帧那边就吃了这个亏，充了 100 块钱结果发现有 30 天有效期，没用完直接过期了。

小结

如果跟我一样需要同时调多家模型，硅基流动 + 一个全模型聚合平台的组合比较务实。硅基流动跑开源模型（DeepSeek V3、GLM-5 免费额度真香），闭源模型（Claude 4.6、GPT-5）走聚合平台。

单选的话：开源模型为主选硅基流动，全模型覆盖加高稳定性选 ofox.ai，冷门模型选 OpenRouter。

最后说一句，这个赛道变化很快，我这次测的数据只代表 2026 年 6 月的情况。各家平台都在疯狂迭代，建议自己跑一遍再做决定，别只看别人的评测（包括我的）。

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