2024算力服务测评：如何筛选高流通性Token的权威指南

Token好用才是硬道理。

“今年各家token服务商的服务质量，明显比去年差了。”

这并非空xue来风，而是一位算力服务商负责人的切身体会。他提到，过去一个请求3到5秒就能返回首token，如今却可能拖到30秒甚至更久，类似情况的发生频率显著提高。究其原因，行业内的“超售”现象难辞其咎——部分服务商在面对中小客户时，对自身资源承载能力的评估过于乐观，导致需求远超资源池上限，最终演变成所有客户争抢有限资源，抢不到的只能排队等待。

回顾去年，整个行业还沉浸在模型厂商、云厂商和MaaS平台轮番降价的热潮中，每百万token的价格被不断刷新低点。那时的核心议题，无疑是“谁能生产出更多、更便宜的token”。

然而，风向已经变了。

一个普通的聊天机器人回答一次问题，或许只是一次简单的模型调用。但一个智能体（Agent）要完成一项任务，却可能涉及目标拆解、文件读取、工具调用、代码生成、反复校验等多个步骤，每一步都在持续消耗token。Token的角色悄然转变，它不再仅仅是模型公司的计费单元，更开始成为企业智能系统运转的基本单位。

数据印证了这一趋势。根据国家数据局发布的信息，2025年全国日均token调用量已从年初的超万亿攀升至年末的100万亿；进入2026年，这一数字更是突破了140万亿大关。

制图：甲子光年智库

随着Agent的广泛应用，token的“交通”开始拥堵了。这绝非简单的体验瑕疵。对于在线业务而言，几十秒乃至上百秒的延迟，直接意味着用户体验滑坡、任务链路中断，甚至可能导致业务完全不可用。

当token如同车流般出现拥堵，AI基础设施（AI Infra）的建设重点，就从单纯地“修建更多道路”，转向了构建一套更智能的“导航系统”。这套系统需要兼具多重能力：像地图软件一样实时判断路况、规划最优路径；像精品会员超市那样严选供给，将更可靠的服务呈现给用户；也像点评软件，通过持续评测降低信息不对称，让用户清楚哪家服务更稳定、哪条路径更合适。

一言以蔽之，Agent时代的竞争焦点，正从“生产token”转向“如何让token更高质量地流通”。核心问题变得具体而迫切：如何让大模型调用变得更快、更稳、更经济？

1. Token不再只是便宜就够了

Token服务的复杂性，很大程度上源于其“黑盒”属性。对许多用户而言，他们并不清楚背后究竟是哪个模型、哪家服务商、何种算力在支撑，也无从判断服务质量是否打了折扣。一个套餐可能冠以动听的名字，但实际采用的模型版本、稳定性表现、是否经过了激进的量化压缩，外部往往难以甄别。

据了解，部分算力服务商为控制成本，会采取非常激进的量化策略。原版模型或许是精度更高的FP8，实际部署时却可能使用精度更低的INT4，这相当于对模型进行了更大幅度的“压缩”。价格看似诱人，但在处理复杂任务时，效果可能大打折扣。用户看到的只是相同的模型名称，却难以洞察背后服务质量的差异。

经验丰富的用户会在采购前进行服务质量测试、压力测试和模型精度评估，但大多数用户并不具备这样的专业判断能力。这也正是token服务市场日趋复杂的原因所在。

回想消费互联网时代，用户购买一件商品，可以查看品牌、配料表、产地和用户评价。但在AI服务领域，token的“配料表”尚未完全透明。用户购买的是一个结果，却很难追溯这个结果究竟产自哪条供应链。

因此，在Agent时代，token的问题远不止于价格。更关键的因素在于“稳定、透明、可调度”。过去，行业在AI Infra层面更多讨论如何生产token。如今，新的问题浮出水面：当token被生产出来后，由谁来评判其质量？由谁来选择其流转路径？又由谁来保障它稳定、高效地抵达业务现场？

2. Token调度甚至要比生产更重要

如果将token视为AI时代的基础流量，那么从其生产到最终融入业务，大致需要经历三层结构：生产层、中转层和调度层。

第一层是生产层，核心解决“token从哪里来”的问题。这一层涵盖了算力、模型、推理引擎、云厂商、MaaS服务商、智算中心等参与者。它们关注的核心是：如何以更少的算力、更低的成本、更高的效率，产出更多的token。英伟达创始人兼CEO黄仁勋在今年的GTC大会上自称“Token王”，并强调其token成本全球最低，正是生产层竞争白热化的一个缩影。

第二层是中转层，主要解决“token如何被接入”的问题。这一层更像模型API网关或“模型超市”，它降低了开发者调用不同模型的技术门槛，让用户可以通过统一入口便捷地使用多样化的模型和服务。海外备受关注的OpenRouter便是这一层的典型代表，它证明了当模型供给足够丰富时，模型与应用之间自然会生长出一个统一的接入层。然而，统一接入主要解决了“连得上”的问题，尚未完全解决“走哪条路最优”的难题。

第三层是调度层，其使命是解决“token应该怎么走”这一核心问题。我们可以将token请求比作车流，将模型API和算力服务比作道路。那么，生产层负责造车和修路，中转层负责将道路连接成网，而调度层则需要实时判断：哪条路当前畅通、哪条路性价比最高、哪条路最稳定、哪条路最适合当前任务类型，以及在某条路出现问题时如何快速绕行。

这绝非简单的地图导航逻辑，而是多种能力的融合：既需要像地图一样洞察实时路况，也需要像严选平台一样筛选优质供给，还需要像点评系统一样持续积累并更新服务质量数据。在调度层领域，清华系创业公司、人工智能系统服务商清程极智正致力于“让token更高质量流通”，其核心产品之一便是token路由调度平台AI Ping。

AI Ping并非横空出世的新品。早在2025年9月，清华大学与中国软件评测中心在GOSIM2025大会上联合发布《2025大模型服务性能排行榜》时，AI Ping就已作为评测工具和数据展示平台亮相，覆盖了20多家厂商的230多项模型服务，并支持7×24小时不间断性能监测。2026年初，清程极智进一步将AI Ping推向市场前沿，并将其明确定义为“一站式AI评测与API服务智能路由平台”，其能力覆盖“评测—接入—路由—优化”全链路。

“我们认为，在大模型应用场景中，最关键的AI Infra需求是智能路由。”清程极智CEO汤雄超指出，“通过智能路由，我们可以为海量的业务请求找到最好、最快、最稳定、最便宜的Token服务。”AI Ping所做的，远非简单的请求转发，而是基于持续评测和智能算法，进行实时的路径规划与优化。

清程极智联合创始人、产品副总裁师天麾进一步阐释道，上游服务商的数量和水平决定了平台的能力上限，而路由能力则决定了平台能在多大程度上逼近这个上限。服务商越多，理论上的调度空间就越大；但仅有丰富的选择还不够，关键在于能知晓每一个选项在当前时刻的真实状态。

为此，AI Ping主要从四个方面构建其能力：

第一，广泛接入。 国内知名的主流token服务商，清程极智都力求接入。选择越多，调度的优化空间就越大。目前，AI Ping已成功接入国内29家token服务商。

图片来源：AI Ping

第二，持续评测。 AI Ping进行7×24小时不间断评测，不仅包含固定的测试请求，也将真实的业务请求纳入评测体系。评测的目的并非为了制作排行榜单，而是为了精准掌握每一条“道路”在当下的真实通行状况。“测试是调度的基石，测得准才能调度得好。”师天麾强调。

第三，动态路由。 AI Ping的路由逻辑并非机械地将请求导向单价最低的服务商，而是在价格、延迟、吞吐量、可靠性、模型效果、缓存（Cache）命中率等多个维度指标间进行动态权衡与优化。普通的API中转解决的是连接问题，而智能路由解决的则是信任和效率问题。

这背后体现的是一种价值判断的灵活性。例如，内部知识问答可能更看重成本和响应速度；代码生成可能更关注模型能力和长上下文的稳定性；在线客服则对低延迟和高可用性要求极高；而在金融、能源等关键业务场景，可靠性和结果的一致性又成为首要考量。不同的任务需要的并非同质化的token，而是不同质量、不同成本、不同稳定性等级的服务组合。

师天麾举了一个关于成本的例子：许多企业在采购模型服务时只比较单价，但真实成本并非仅由单价决定。缓存命中率就是一个常被忽视的关键变量。一旦请求命中缓存，成本可能骤降至原来的10%或20%；反之，即便单价更低，总成本也可能因为频繁的未命中而变得更高。

当然，成本只是其中一环。更重要的是，当某条服务路径出现延迟上升、可靠性下降，或某个服务商资源拥堵时，AI Ping能够依据实时评测数据，自动将请求切换到性能更高、更可靠的服务商上，保障业务连续性。

第四，异常兜底。 当某个服务商长时间无响应、输出中断或出现其他异常时，AI Ping可以自动执行服务节点或服务商的切换，而非让用户手动重试。对于企业而言，这种自动化的故障转移和兜底能力所带来的业务保障价值，往往远超单纯的价格差异。

正是以上这四个方面，构成了AI Ping区别于普通API中转站的核心价值，它系统性地回答了“每一次token请求，最应该流向哪里”这个关键问题。而这，也正是当下用户愈发期待获得的能力。

3. Token好用才是硬道理

调度层的重要性日益凸显，根本原因在于企业购买的终极目标并非模型本身，而是业务结果。

在消费者（C端）场景中，用户可能会基于品牌认知选择使用DeepSeek、豆包或Kimi。但在企业（B端）或专业开发者领域，逻辑则更为直接和务实：谁在具体业务和项目中效果最好、谁更稳定、谁更便宜、谁更快，就用谁。调研发现，许多企业在选择模型时，并不会盲目追随名气，而是会将相关模型逐一进行业务实测，最终选用效果最优者。

原因其实很直观：模型接口已经足够标准化，迁移成本相对较低。一个业务原本使用模型A，当新出现的模型B经测试表现更佳时，只要适配工作没有太大障碍，切换过程可以很快完成。这意味着，模型品牌本身并非不可逾越的护城河。企业真正为之付费的，是效果、稳定性、成本和速度这四大要素。

然而，模型和服务商的增多，反而抬高了企业的选择成本。企业不仅要挑选模型，还要甄别服务商、确定部署方式、权衡价格策略、评估稳定性保障并满足合规要求。这对于许多企业，尤其是一些传统行业的公司而言，并非易事。

这正是AI Ping所能提供的企业价值：赋予企业用户更充分的选择权，同时显著降低其试错成本和稳定性风险。

更进一步看，这套智能调度能力还可能改变国产算力的应用生态。过去，国产算力推广常面临一个现实困境：地方政府和国产化智算中心希望企业使用国产算力，但企业不会仅仅因为“国产”标签就迁移其核心业务。

尽管国产芯片厂商正在不断缩小与英伟达、AMD等国际巨头的差距，但国产算力要想被真正用起来，不能仅依赖政策推荐或采购要求，而必须进入真实的业务调用链条，在一次次的token请求中证明自己“可用、好用、划算”。

智能路由提供了一种更为柔性和渐进式的路径。它不要求企业一次性将全部业务迁移至国产算力，而是可以优先将那些适合国产算力承载的任务、模型和token请求调度过去。如果这些请求能够在真实业务场景中顺畅运行并产生价值，那么国产算力的意义就不再是空洞的政策口号，而是转化为了企业可切身感知的成本降低、效率提升和稳定性收益。

说到底，不管黑猫白猫，能捉到老鼠的就是好猫。

从这个角度，我们可以更清晰地理解清程极智三款核心产品的定位与关联：“赤兔”专注于解决推理部署和Token生产效率问题；“AI Ping”致力于解决模型服务评测与智能路由问题；而“八卦炉”则更像一套面向复杂应用落地的智能软件栈。

八卦炉产品架构图，图片来源：清程极智

八卦炉并不仅仅是模型训练工具，它是一套覆盖业务应用、Agent服务、AI Model Service、算力资源编排和底层算力适配的完整体系。它向上承接大模型训练、工业控制、数字人、AI图像视频、在线教育、AI4S、AI编程、医疗健康等多样化的业务场景；向下则连接推理、训练/微调、模型量化、服务部署、数据准备、模型评测等基础能力，并通过分布式计算引擎、算力资源编排器和多元算力底座，为上层应用提供坚实支撑。

这意味着，清程极智并非只孤立地看待token生产的某个环节。“赤兔”让token得以被更高效地生产出来；“八卦炉”让token能够融入具体的应用和业务流程；而“AI Ping”则站在两者之间，回答了一个在模型、服务商、算力和应用都变得极度复杂之后更为关键的问题：每一次token请求，究竟应该流向何处，才能实现整体最优。

正是在这个意义上，AI Ping更像是清程极智整个AI Infra体系中的智能调度中枢：向下，它理解不同算力和模型服务的实时状态与性能；向上，它洞察不同应用场景对成本、速度、效果和可靠性的差异化需求。

Agent时代，仅仅生产出token是远远不够的，更重要的是如何将token高效、可靠地“送达”业务现场。生产能力决定了token供给的底座规模，应用能力决定了token价值最终释放的场景，而调度能力，则决定了token能否在供给与需求之间实现高质量、智能化的流动。这一点，至关重要。

（封面图来源：AI生成）