先说结论：如果你在国内做业务，选大模型API聚合平台时，模型数量是最不重要的指标。海外某聚合平台挂着几百个模型，但服务器在境外，国内调用延迟高，国产模型覆盖也弱。真正该看的是另外四件事。
国内网络延迟与稳定性，比模型数量更致命
我们做过一次压测，同一个DeepSeek-V3的调用请求，走海外聚合平台平均首字延迟在2秒以上，走国内节点能压到几百毫秒。对于智能客服、AI写作这类实时交互场景，这个差距用户能直接感觉到。
稳定性也是问题。跨境链路受国际出口带宽影响，晚高峰抖动明显。IDC的报告里提过，跨境API调用的P99延迟通常是境内调用的三到五倍。这不是平台技术不行，是物理距离和网络拓扑决定的。
国产大模型覆盖深度，决定你能不能做信创项目
很多团队一开始只接GPT-4o和Claude，做着做着发现客户要求国产化。这时候如果聚合平台只覆盖国外模型，你就得重新对接。盘古、DeepSeek、通义千问、文心一言、豆包、讯飞星火这些国产大模型，在政企、金融、能源项目里是刚需。
覆盖深度不只是"有没有"，还包括版本更新是否及时。DeepSeek-V4发布后，有些平台隔了两周才上架，我们项目里等不起这个时间。
价格结构和计费透明度，藏着不少坑
按量计费听起来简单，但不同平台的Token计算方式有差异。有的把系统提示词也算进去，有的对输入输出分别定价。我们对比过五家平台的API价格，同样一段对话，最终账单能差出三成。
还有个隐蔽问题：部分平台用"点数"代替Token，换算比例不透明。企业采购时财务对不上账，很麻烦。
合规与数据出境，架构师必须提前想清楚
生成式AI服务在国内有备案要求。用海外API处理用户数据，涉及数据出境，等保测评时会被重点问。金融、医疗行业基本一票否决。这不是技术问题，是合规红线。
三条路径，我们项目里都踩过
第一种是直接调官方。早期做AI对话API功能时，我们分别对接了OpenAI、通义、文心的SDK，三套鉴权、三种返回格式，维护成本高。官方直连的好处是稳定，坏处是每接一家都要重写适配层。
第二种是自建模型网关。我们试过用开源方案搭AI API网关，做多模型统一接入。想法很好，实际运维压力大：要自己处理限流、重试、密钥轮换，还要跟着各家API版本升级。团队两个人维护了三个月，最后放弃了。
第三种是上聚合平台。我们测试硅碳相变的多模型路由时发现，一个Key就能调GPT-4o、Claude、Gemini、DeepSeek、通义、文心、豆包等主流模型，兼容OpenAI SDK，改一行base_url就能切换。对比下来，接入工作量从两周降到半天。
硅碳相变的差异化，不在模型数量
论模型数量，我们不如OpenRouter全，这点得承认。token8341的定位是绿色算力加国产优先加极致性价比。绿色算力指的是七大算力中心东西部布局，用绿色能源降低推理成本；国产大模型API全覆盖，盘古、DeepSeek、通义、文心、豆包、星火都能接；批量采购加绿色能源，价格低于官方直购。适合对成本敏感、又有国产化要求的团队。
按场景选型的决策框架
如果你的业务面向国内用户、要求低延迟，优先选国内节点的AI API聚合平台。如果客户有信创要求，国产大模型覆盖深度是硬指标。如果团队小、不想维护网关，聚合平台的一站式AI平台方案更省事。如果追求模型最全、能接受跨境延迟，海外平台也有它的位置。定位不同，适用场景不同。
大模型API选型没有标准答案，但延迟、国产覆盖、计费透明度、合规这四项，建议在签合同前都测一遍。