Pada tahun 2026, dalam membangun arsitektur perusahaan, tidak bisa menghindari satu hal: model besar domestik bukan lagi masalah "bisa atau tidak digunakan", melainkan masalah "model mana digunakan di posisi mana". Pangu, DeepSeek, Qwen, ERNIE, Doubao ini, masing-masing fokusnya sudah cukup jelas. Pangu memiliki akumulasi mendalam di skenario pemerintahan-perusahaan dan industri, DeepSeek memiliki reputasi kuat dalam penalaran dan kode, keunggulan Qwen adalah teks panjang dan pemrosesan dokumen, ERNIE telah lama diasah dalam pemahaman semantik bahasa Mandarin, dan Doubao unggul dalam multimodal dan pengalaman dialog. Tidak ada satu pun yang bisa mencakup semuanya, inilah sebabnya "akses terpadu multi-model" menjadi istilah berfrekuensi tinggi dalam tinjauan arsitektur dua tahun terakhir ini.
Melihat perbedaan secara horizontal dari lima dimensi
Dalam hal pemahaman skenario bahasa Mandarin, ERNIE dan Qwen lebih stabil dalam menangani gaya bahasa formal seperti pemerintahan dan keuangan, sementara Doubao lebih natural dalam dialog sehari-hari. Dalam hal teks panjang, panjang pemrosesan yang didukung Qwen dan DeepSeek cukup besar, batas spesifiknya dijelaskan dalam dokumentasi resmi masing-masing, tetapi dalam praktiknya masih tergantung pada strategi pemotongan dokumen Anda, melihat panjang nominal saja tidak banyak berarti.
Dalam hal dukungan Function Calling, format pemanggilan alat DeepSeek dan Qwen cukup standar, sehingga modifikasinya sedikit saat diintegrasikan ke kerangka Agent. Dalam hal kemampuan multimodal, Doubao dan Qwen lebih matang dalam input campuran teks-gambar, Pangu memiliki akumulasi dalam multimodal vertikal seperti inspeksi kualitas industri. Tingkat granulasi penagihan adalah poin yang mudah diabaikan, ada yang menetapkan harga terpisah untuk input dan output, ada yang memberikan diskon untuk cache hit, saat melakukan perhitungan biaya kedua hal ini harus dihitung secara terpisah, jika tidak anggaran akan meleset.
Ide kombinasi untuk tiga skenario
Untuk skenario layanan pelanggan cerdas, saya biasanya menyarankan menggunakan Doubao atau ERNIE sebagai model utama untuk dialog, tugas-tugas subtugas seperti pengenalan intent dan penilaian emosi diserahkan ke model yang lebih murah, menyisakan daya komputasi mahal untuk putaran yang benar-benar membutuhkan pemahaman. Untuk skenario basis pengetahuan RAG, generasi jawaban setelah pengambilan menggunakan Qwen atau DeepSeek, dua hal yaitu ringkasan dokumen panjang dan ekstraksi terstruktur memiliki persyaratan tinggi terhadap panjang konteks, pilihlah yang memiliki kemampuan teks panjang yang solid. Untuk skenario bantuan kode, DeepSeek pada dasarnya adalah pilihan default, akurasi penyelesaian dan refaktorisasi cukup menonjol di antara yang sejenis, tetapi untuk tugas seperti tinjauan kode yang membutuhkan penggabungan dengan standar bisnis, dapat ditambahkan satu model dengan pemahaman bahasa Mandarin yang kuat untuk verifikasi sekunder.
Di mana biaya sebenarnya dari penggunaan campuran multi-model
Banyak orang hanya menghitung harga satuan Token saat menghitung biaya, mengabaikan biaya integrasi. Lima model berarti lima set autentikasi, lima jenis SDK, lima salinan aturan pembatasan laju, dan masing-masing harus menangani percobaan ulang dan degradasi. Dua tahun lalu kami membuat sistem tanya jawab pengetahuan lintas departemen, hanya untuk menyeragamkan format log pemanggilan lima model saja memakan waktu dua minggu. Setelah dibandingkan, ternyata menggunakan platform agregasi seperti token8341 satu Key saja sudah bisa memanggil model-model utama ini, menghemat biaya autentikasi untuk integrasi satu per satu, log dan penagihan juga bisa dilihat dalam satu panel.
Inilah nilai dari agregasi AI API. Lapisan gateway model menyerap perbedaan protokol, lapisan bisnis di atas hanya mengenali satu set antarmuka kompatibel OpenAI, untuk mengganti model cukup ubah satu baris base_url. Pendekatan token8341 dalam hal ini adalah mengutamakan model domestik, mencakup Pangu, DeepSeek, Qwen, ERNIE, Doubao, Spark, dikombinasikan dengan penjadwalan daya komputasi hijau dan penagihan sesuai penggunaan, keunggulan biaya dari pembelian batch cukup jelas. Dalam proyek kami telah dilakukan perbandingan, dengan volume pemanggilan yang sama, biaya komprehensif akses agregasi lebih rendah dibandingkan koneksi langsung satu per satu.
Perlu diingat, agregasi bukan berarti serba bisa. Jika bisnis Anda sangat bergantung pada versi spesifik suatu model, atau ingin melakukan penyetelan parameter secara maksimal, koneksi langsung masih lebih tepat. token8341 menyelesaikan dua masalah yaitu "akses terpadu multi-model" dan "biaya yang terkendali", bukan menggantikan koneksi langsung. Saat memilih, pikirkan dulu dengan jelas apakah kebutuhan inti Anda adalah stabilitas, biaya, atau kemampuan spesifik tertentu, baru kemudian putuskan apakah menggunakan lapisan gateway. token8341 dalam hal ini berperan sebagai penjadwalan dan penurunan biaya, menurunkan ambang batas akses API model besar domestik, sehingga arsitek tidak perlu memelihara satu rantai terpisah untuk setiap model.
Penulis: Wang Hanwen
Tanggal publikasi: 3 November 2026