大模型选型避坑指南：20+ 供应商、220+ 模型性能实测与决策参考

各供应商更详细的数据以折线图直观呈现。这部分内容非常实用，因为给团队选大模型时，最头疼的就是没法直观看到不同供应商大模型服务的延迟、吞吐这些关键指标随时间的变化，也很难精准对比它们的稳定性。折线图把各供应商的性能数据动态展示出来，还配上详细的最低、最高、平均等数值，能清楚知道哪家延迟控制更稳，哪家吞吐效率更高。

选型策略：官方 vs 供应商

对于普通开发者及小型团队而言，大模型选型优先考虑服务提供方更具性价比：其低技术门槛、灵活成本、多模型整合能力及本地化支持，能适配小团队有限的技术储备与预算，满足多数快速开发需求。

• 模型供应商：小团队来说特合适，不用上面高深技术、费用灵活，模型类型多，多数快速开发的需求都能满足。
• 模型官方：业务必须要某类模型的特殊能力，团队能承担得起调用费或者会基础部署时才选，是有特定高要求时备选。

实战思路：明确需求 - 缩小范围 - 测试落地

我们团队是小型开发者团队，人力少、资金也不充裕，既没精力去挨个测试不同供应商的大模型服务，也缺乏专业资源去获取全面权威的性能数据。这次分享此次使用 AI Ping 进行大模型选型的思路：

1. 明确需求缩小范围：进入官网，通过查看首页各模型供应商模型'性能坐标图、性能排行'，来大概了解各模型参数。
2. 筛选主选方案：进行模型类型与倾向的模型系列选择，根据团队情况通过选择上下文长度、输出价格、输入价格，进而缩小模型挑选的范围，挑选出主选和备选方案。
3. 深度对比验证：查看对比主选与备选方案的模型详细（吞吐、延迟折线图多维度对比），进而选择出符合自己意愿的模型供应商。

总结

大模型爆发之后，团队大模型选型的任务一直落在我身上，我们团队经历过 2 次失败的选型，要么费用不合理，要么性价比不高。体验 AI Ping 选大模型的过程中，最直观的感受是它没把开发者当门外汉，也没搞复杂的技术壁垒——不像有些测评平台满屏专业术语，也不像厂商宣传只报喜不报忧，它把我们真正关心的'延迟稳不稳，成本合不合理，能不能扛住业务高峰'这些问题，都转化成了能直接看、能对比的图表和数据。

比如之前选智能客服模型时，我们最担心'高峰期掉包'，但光靠试用 1-2 小时根本测不出来，而 AI Ping 的 7x24 小时折线图，能清晰看到某供应商在早高峰、夜间不同时段的吞吐波动，连最低值、平均值都标得清清楚楚，不用我们自己花几天蹲点监测；还有价格对比，它直接把'输入 1000token 多少钱，输出 1000token 多少钱'列在详情页，不用我们对着各家官网的计费规则算来算去，对我们这种没精力做'价格核算表'的小团队太友好了！

更关键核心的一点是它的中立性——既不偏向某家大厂，也不吹捧小众品牌，而是把 20 多家供应商、200 多个模型放在同一套标准下比，之前看博主测评时，总遇到'收了推广费只夸优点'的情况，比如某模型明明上下文超 2000token 就卡顿，测评里却只字不提；但在 AI Ping 里，这些关键参数都会明确标注，连不同供应商的同一模型版本差异都列出来，帮我避开了不少隐性坑。

对小团队来说，选型最大的痛点不是选不到好模型，而是试错成本太高——人力有限，试错一次可能就错过项目 deadline；预算有限，选错一次可能就超了成本，而 AI Ping 相当于帮我们把'前期调研'的工作量压缩大半，不用再靠朋友推荐、网络安利'碰运气'，也不用自己搭环境测性能，直接跟着数据选，既省时间又少踩坑，个人认为这大概就是小团队最需要的选型安全感吧。

最后，毕竟每个团队的业务需求、预算和技术储备都不一样，适合我们的不一定完全适配你，但如果你也在为大模型选型头疼 —— 比如怕踩'测评吹得好、实际用着糟'的坑，嫌自己测性能、算成本太费时间，或者想找份客观的参考数据对比供应商，那有兴趣和业务需求的话，大家可以自行去 AI Ping 大模型服务性能评测平台体验下。毕竟好不好用、能不能帮你解决问题，自己上手翻一翻性能坐标图、比一比供应商数据，比听别人说再多都实在！

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