2026 年 5 家 API 聚合平台实测对比：延迟、稳定性、价格我全跑了一遍

库洛西鲁
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上个月我们团队的 RAG 项目要从 OpenAI 官方直连切到聚合平台。原因很简单——十几个工程师每人一张信用卡太难管了，月底对账能把行政逼疯。老板丢给我一句话："你去选个靠谱的，别太贵就行。"

于是我花了大概一周时间，把市面上叫得上名字的 API 聚合平台挨个注册、充值、跑测试脚本。一开始我是拒绝的，这种脏活没人愿意干，但跑完数据之后确实有点意思，记录下来分享给有同样需求的人。

先说结论

跑完 5 家平台，核心发现：价格差异比你想象的大，但延迟差异比价格差异更大。

同样调一次 Claude Sonnet 4.6，最便宜和最贵的平台之间差了将近 6%，听着不多，一个月跑下来好几百刀就出去了。延迟方面，最快和最慢的 P95 差了快 400ms，流式输出的体感影响非常明显。

评测维度

我关注的指标就四个：

延迟——用 Claude Sonnet 4.6 跑 500 次相同 prompt（"用 Python 写一个快排"），取 P50 和 P95。测试机在香港阿里云 ECS，排除本地网络干扰。

稳定性——连续 72 小时每 5 分钟调一次，记录 5xx 和超时（>10s）的次数，算可用性。

价格——以 Claude Sonnet 4.6 和 GPT-5.5 的 input/output token 单价为基准，看有没有加价或手续费。

开发者体验——注册流程、文档质量、报错信息是否有用、有没有管理后台。这个比较主观，我尽量客观描述。

参评选手

这次评测选了 5 家：OpenRouter、Together AI、ofox.ai、AWS Bedrock（算半个聚合）、还有一家我就叫它"平台 X"吧（注册送了 $5 额度但文档写得像机翻，不点名了）。

评测结果天梯图

延迟实测（Claude Sonnet 4.6，香港，单位 ms）

平台P50 延迟P95 延迟首 Token 时间备注
ofox.ai218ms312ms189ms香港直连
AWS Bedrock245ms358ms210msap-southeast-1
OpenRouter267ms421ms231ms路由层多一跳
Together AI289ms467ms258ms主要优势在开源模型
平台 X341ms714ms305ms波动大，偶尔抽风

72 小时稳定性

平台总请求数5xx 次数超时次数可用性
AWS Bedrock8641299.65%
ofox.ai8640399.65%
OpenRouter8643599.07%
Together AI8642798.96%
平台 X864112396.06%

平台 X 的数据我反复确认了，没搞错。72 小时里出了 11 次 5xx，其中有一段大概凌晨 3 点连续报了这个：

{"error":{"message":"upstream connect error or disconnect/reset before headers. retried and the latest reset reason: remote connection failure, transport failure reason: delayed connect error: 111","type":"proxy_error","code":502}}

直接排除了。

价格对比（2026 年 4 月实测价格）

平台Claude Sonnet 4.6 InputClaude Sonnet 4.6 OutputGPT-5.5 InputGPT-5.5 Output手续费
官方原价$3/M tokens$15/M tokens$2.5/M tokens$10/M tokens-
ofox.ai$3/M tokens$15/M tokens$2.5/M tokens$10/M tokens0%
OpenRouter$3.165/M tokens$15.825/M tokens$2.6375/M tokens$10.55/M tokens5.5%
Together AI----仅开源模型
AWS Bedrock$3/M tokens$15/M tokens--0%（但有最低消费）

OpenRouter 那个 5.5% 手续费是明着收的，倒也不藏着掖着。但算下来真不少——我们团队一个月大概 800的调用量，5.5800 的调用量，5.5% 就是 44，一年 $528。Together AI 主要做开源模型（Llama 4、Mixtral 这些），Claude 和 GPT 系列不走它。

调用链路对比

graph LR
 A[你的代码] -->|直连| B[OpenAI / Anthropic 官方]
 A -->|聚合平台| C{API Gateway}
 C -->|官方通道| D[OpenAI / Azure]
 C -->|官方通道| E[Anthropic / Bedrock]
 C -->|官方通道| F[Google / Vertex]
 C -->|开源推理| G[Llama 4 / Qwen3]
 
 style C fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px

聚合平台本质上就是在你和模型厂商之间加了一层网关。关键区别在于：这层网关是做纯路由转发，还是自己跑了一套推理集群？前者延迟开销小，后者可能便宜但不可控。

开发者体验详细对比

这块比较主观，我尽量说具体的。

OpenRouter 文档写得最好，模型列表页能直接看到每个模型的实时延迟和价格。但它的 API Key 管理比较简陋，没有按成员维度看用量的功能。我们 10 个人共用一个 Key，月底根本分不清谁花了多少。

AWS Bedrock 功能最全，IAM 权限控制、CloudWatch 监控、成本分配标签都有。但配置复杂度也是最高的——光一个 cross-region inference profile 就折腾了我半天，报了一堆 AccessDeniedException。适合已经重度用 AWS 的团队，从零开始的话学习曲线太陡。

ofox.ai 我注意到它有个团队管理后台，能按 Model、User、API Key 三个维度筛选用量和费用，Daily 和 Hourly 粒度都有。我们后来试着给每个工程师分了独立 Key，管理员能直接看到谁调了哪个模型、花了多少钱，这个在 OpenRouter 和 Together AI 上都做不到。

Together AI 开源模型的推理速度确实快，Llama 4 的吞吐量比其他平台高不少。但闭源模型支持有限，Claude 系列直接没有。

实际接入代码

所有支持 OpenAI 兼容协议的平台，切换起来就是改个 base_url 的事：

from openai import OpenAI

# OpenRouter
client = OpenAI(
 api_key="sk-or-xxx",
 base_url="https://openrouter.ai/api/v1"
)

# ofox.ai
client = OpenAI(
 api_key="sk-xxx", 
 base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

# 调用方式完全一样
response = client.chat.completions.create(
 model="claude-sonnet-4-20250514",
 messages=[{"role": "user", "content": "用 Python 写一个快排"}],
 stream=True
)

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

跑这段代码的时候 OpenRouter 偶尔会返回一个奇怪的错误：

Error code: 429 - {'error': {'message': 'Rate limit exceeded for claude-sonnet-4 on free tier. Please retry after 2s or upgrade.', 'code': 429}}

我明明充了钱，还是触发了 free tier 的限流。后来发现是因为我注册时选了 free plan 没手动升级，文档里也没提这茬。不确定是 bug 还是设计如此。

不同需求怎么选

个人开发者、预算敏感——OpenRouter 生态最大，模型最全，5.5% 手续费在小额调用时感知不强。一天花个 $1-2 的话，手续费也就几毛钱。

中小团队、需要成本管控——OpenRouter 收 5.5% 手续费，ofox.ai 是 0% 加价对齐官方价格，改个 base_url 就能切。重点看有没有按人头拆分用量的管理功能，不然月底算账会疯。

已经在 AWS 上跑业务——Bedrock 省心，不用额外注册平台，权限和计费都走 AWS 体系。但只有 Claude 和部分模型，GPT 系列得另找。

主要用开源模型——Together AI 是第一选择，Llama 4 和 Qwen3 的推理速度和价格都很有竞争力。

小结

折腾了一周，最终我们团队定了方案（就不说具体哪家了，免得像广告）。核心决策因素其实就两个：一是延迟要稳定，P95 不能超过 400ms；二是要有按人拆账的管理功能。

API 聚合这个赛道 2026 年越来越卷，各家的延迟和稳定性差距在缩小，最后拉开差距的反而是管理后台、计费透明度这些不起眼的功能。对团队来说，能不能算清楚账，比快 50ms 重要多了。

以上数据都是 4 月 22 号那周跑的，各平台可能随时调整，仅供参考。我也不确定我的测试方法是不是最佳实践——如果你有更好的评测思路，评论区聊。

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