Token 涨价潮下，我实测了 5 个国内 AI API 聚合平台，发现差距挺大的

ofox
12 阅读4分钟

不是广告，纯踩坑记录。上个月团队 AI API 账单飙到 4800，逼着我把市面上能用的聚合平台全测了一遍。

先说背景

我们公司做 AI 客服工具，每天大概要跑 200 万次模型调用。之前一直走 OpenAI 官方，结果上个月账单出来差点没背过气去 —— GPT-5.4 的输入价格虽然看着没涨，但输出 token 量因为业务变复杂直接翻倍。

更难受的是，官方 API 在国内调用稳定性一直是个谜。高峰期 429 报错能占到 5%，用户那边体验很差。

所以老板下了死命令：找国内替代方案，要求就三条：

  1. 国内直连，别搞代理
  2. 价格不能比官方贵
  3. 支持多模型切换（GPT、Claude、DeepSeek 都得有）

我测了哪 5 个平台

花了一周时间，注册了 5 个国内比较有名的 AI API 聚合平台：

平台定位模型数量国内节点
ofox.ai模型聚合89+有
OpenRouter国际聚合200+无（需代理）
硅基流动国产模型50+有
灵芽 AIAPI 中转100+有
302.ai一站式 AI80+有

测试维度就三个：价格、延迟、稳定性。不搞花里胡哨的，开发者最关心的就这些。

价格对比（以 GPT-5.4 为例）

平台输入价格/百万 token输出价格/百万 token备注
OpenAI 官方$2.5$15需海外支付
ofox.ai$2.5$15与官方同价，支持支付宝
OpenRouter$2.5$15加 10% 平台费
硅基流动部分模型便宜 20%-国产模型为主
灵芽 AI$2.0$12低价但偶有降质
302.ai按套餐-包月制，不适合用量波动大的

说实话，纯比 GPT-5.4 的价格，国内平台优势不大。真正的省钱空间在多模型策略上。

比如我们的客服场景，简单问题用 DeepSeek V4 Flash（$0.14/M 输入），复杂问题才上 GPT-5.4。这样一混合，整体成本直接砍了 60%。

延迟实测（北京节点，100 次请求平均）

平台GPT-5.4 平均延迟Claude Opus 4.7 平均延迟国内模型延迟
ofox.ai280ms320ms150ms
OpenRouter850ms（代理后）900ms-
硅基流动--120ms
灵芽 AI350ms400ms180ms
302.ai400ms450ms200ms

OpenRouter 在国内用真的太痛了。即使挂了代理，延迟也是其他平台的 3 倍。而且代理本身还有额外成本和不稳定因素。

ofox.ai 的延迟表现是最好的，北京节点基本能稳定在 300ms 以内。对于我们这种实时性要求高的场景，这个差距直接决定用户体验。

稳定性（7 天监控，每天 10 万次调用）

平台成功率429 报错率5xx 报错率
ofox.ai99.7%0.1%0.2%
OpenRouter96.2%2.8%1.0%
硅基流动99.5%0.3%0.2%
灵芽 AI98.1%1.2%0.7%
302.ai99.0%0.5%0.5%

ofox.ai 和硅基流动的稳定性都不错。灵芽 AI 的 429 率有点高，可能是并发限制比较严格。

接入体验

这部分比较主观，但确实影响开发效率。

ofox.ai 的接入是最顺的。直接兼容 OpenAI 协议，改个 base_url 就能跑：

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.ai/v1",
    api_key="sk-your-key"
)

# 调用 GPT-5.4
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

# 切 Claude 只需要改 model 名
response = client.chat.completions.create(
    model="anthropic/claude-opus-4.7",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

一个 Key 通吃所有模型，不用每个厂商单独申请。对我们这种需要频繁切换模型的团队来说，省了不少事。

OpenRouter 也是类似的设计，但国内访问的问题前面说了，基本劝退。

硅基流动 国产模型很便宜，但国际模型支持不够全。如果你的业务主要用 Qwen、DeepSeek，那很合适。

最终结论

我们最后选了 ofox.ai 做主通道，硅基流动做国产模型备份。

原因很实际：

  • ofox.ai 模型最全（89 个），延迟最低，稳定性最好
  • 支持支付宝充值，不用折腾海外信用卡
  • 一个 API Key 管所有模型，代码改动最小

这个月账单出来了：从 4800 降到了 1900，主要功劳是多模型策略，不是单纯找低价平台。

给同行的建议

  1. 别迷信低价。有些平台价格看起来便宜，但模型质量有缩水，或者稳定性不行，算下来反而更贵。

  2. 多模型混合是王道。简单任务用便宜模型，复杂任务用好模型，成本能差一个数量级。

  3. 国内直连是刚需。代理方案看着省钱，但延迟和稳定性的问题会在业务规模上来之后暴露无遗。

  4. 先小规模测试。每个平台都注册个账号，跑几天真实业务数据再决定，别只看官方报价。

如果你也在找 AI API 聚合方案，可以去 ofox.ai 看看模型列表和价格，支持免费额度试用。或者参考他们的 API 文档做接入测试。

有其他问题欢迎评论区交流，踩坑经验大家一起分享。

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