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AI 大模型

国内主流大语言模型与多模态 API

国内大模型 API 在 2023 年之后快速铺开,目前主流平台大多提供文本对话、推理、代码、多模态与向量嵌入这几类能力。对开发者而言,选型的难点已经不是「有没有」,而是在能力接近的若干家之间,按成本、延迟与合规要求做取舍。

一个值得注意的现实是:多数国内平台都提供了与 OpenAI Chat Completions 兼容的接口形态。这意味着为 OpenAI 编写的 SDK 与上层框架通常只需替换 base_url 与 key 即可切换,迁移成本远低于早期各家接口各不相同的时期。把模型名与地址做成配置项,是这一类项目中回报最高的工程习惯。

另一个共性是模型的开源与闭源并行。部分厂商同时提供云端 API 与可下载的开源权重,对数据不能出内网的场景,可以用同一套接口形态在云端与自建之间切换。

选型要点

按能力选
需要复杂逻辑与多步分解的选推理型模型;需要一次性吃下长文档的选长上下文模型;输入含图像、音视频的选多模态模型。
按成本选
同一厂商内部往往有多个价格档位,能力差异明显。常见做法是简单任务走低价档、复杂任务走高价档,用路由而非单一模型承接全部流量。
按合规选
面向国内用户的产品需使用已完成备案的模型服务;涉及未成年人、医疗、金融等领域时,还需关注对应行业的额外要求。
别忽略的成本项
推理型模型会输出思考过程,长上下文会把整份文档计入输入,两者都会显著推高账单与首字延迟,估算时需单独考虑。
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