给客户做技术方案时，把市面上主流的 LLM API 都试了一遍。这篇文章没有广告，只有不同厂商的实测表现、价格计算，和一些实际踩过的坑。
今年有好几个客户来问：能不能给他们系统接个大模型功能？做个智能客服、自动生成报告之类的。我们团队把市面上几家主流的大模型 API 都调了一遍，有些发现跟网上说的不太一样。
\n\n测了哪些厂商
\n我们重点关注国内可直接接入的厂商，毕竟给国内客户做项目，数据合规和服务稳定性是第一位的：
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- 阿里云（通义千问 / Qwen）：DashScope 平台，国内最早开放 API 的大厂之一 \n
- DeepSeek：性价比突出，V2/V3 模型价格很有竞争力 \n
- 智谱（GLM）：清华系，中文能力扎实，但价格偏高 \n
- 百度（文心）：生态完善，但 API 体验一般 \n
- OpenAI（GPT-4o）：作为对标基准，通过代理接入 \n
实测结果
\n1. 中文能力
\n几个国内厂商的中文水平差距不大。在技术文档翻译、政策问答、合同条款理解这些场景上，Qwen 和 DeepSeek 表现出色，跟 GPT-4o 相差无几。但在开放域问答（比如问一个开放性的技术问题），GPT-4o 的深度和准确度略胜一筹。
\n不过对于大部分中小企业的需求——客服问答、报告生成、数据提取——国内模型完全够用。
\n\n2. 价格
\n这是中小企业最敏感的部分。我们算了一笔账：
\n| 厂商 | 模型 | 百万 Token 价格（输入） | 百万 Token 价格（输出） | 日均 1000 次调用月费估算 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek | V3 | 2 元 | 8 元 | 约 200 元 |
| 阿里云 | Qwen-Plus | 3.5 元 | 7 元 | 约 250 元 |
| 智谱 | GLM-4 | 5 元 | 15 元 | 约 500 元 |
| 百度 | ERNIE-4 | 12 元 | 12 元 | 约 800 元 |
按日均 1000 次调用、每次 1000 token 输入 + 500 token 输出算，DeepSeek 一个月不到 200 块钱。对于大部分中小企业，这个成本完全可控。
\n\n3. 稳定性和响应速度
\n实际测试中，阿里云和 DeepSeek 的响应速度最快，平均 1-2 秒返回结果。百度偶尔出现超时，智谱在高并发时排队明显。
\n稳定性方面，各厂商都有过服务不稳定的记录。我们的做法是：至少对接两家厂商，做好故障切换。主用一家，备选一家，切换逻辑在代码里实现，成本增加很少。
\n\n实际踩过的坑
\n几个真实遇到的问题：
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- Token 计数不一致：不同厂商对 Token 的计算方式不同，同样的 Prompt 在不同平台消耗差异很大。建议以实际返回的 usage 为准，不要自己估算 \n
- 流式输出处理：走 SSE 流式输出时，各厂商的格式不统一。有的用 data: 前缀，有的直接发 JSON。需要在 SDK 层做适配 \n
- 内容安全审核：国内厂商普遍有内容安全过滤，某些行业术语（如医疗、金融）容易被误判为敏感词。如果项目场景比较特殊，建议提前跟厂商商务沟通，申请白名单 \n
- 备案要求：用大模型 API 做商业产品，需要走生成式 AI 备案流程。这个流程各地要求不同，建议早做准备 \n
给中小企业的建议
\n如果你们公司也想接入大模型能力，我的建议是：
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- 先想清楚场景：不是所有功能都需要大模型。简单的关键词匹配、规则引擎能解决的问题，不要硬上 AI \n
- 从 DeepSeek 或 Qwen 起步：性价比高，文档完善，适合快速验证 \n
- 做好成本监控：上线后每天看 Token 消耗，避免月底看到账单傻眼 \n
- 保留人工兜底：AI 生成的内容一定要有人审核，特别是对外展示的内容 \n