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大模型 API 服务行业分析报告（2025）

核心内容

本报告基于 AI Ping 平台 2025 年第四季度的抽样数据，对大模型 API 服务市场进行了系统分析，涵盖模型调用、服务商支持、接口质量、应用场景及行业趋势等多个维度，揭示了当前市场的主要结构和竞争态势。

主要观点

• 模型调用结构：头部模型如 DeepSeek-V3/R1 和 Qwen 系列模型占据 API 调用量的主导地位，模型迭代并非单调替换，而是多版本并存。
• 服务商支持度：DeepSeek 系列模型受到广泛支持，而 Qwen 系列模型则在不同版本间存在覆盖度差异。部分服务商更倾向于支持通用模型，而部分则聚焦特定模型。
• 价格与性能：价格与性能并非完全正相关，MoE 模型的激活参数量更贴近实际计算成本，但价格差异仍受多种因素影响。性能成为用户选择服务商的重要因素，且整体行业性能水平持续提升。
• 接口兼容性与质量：OpenAI 接口已成为行业标准，Anthropic 接口支持率较低，但增长迅速。接口质量存在显著差异，错误返回规范性、响应速度、吞吐量等均影响用户体验。
• 应用分化明显：不同任务类型对模型和接口的需求存在显著差异，如“新闻资讯”依赖长输入，“创意写作”与“内容营销”对输出长度敏感，而“专业服务”更关注延迟与稳定性。
• 智能路由价值凸显：AI Ping 提供的智能路由策略在成本控制与吞吐能力上表现出显著优势，实现约 37.8% 的成本降低和 90% 的吞吐提升。

关键信息

2.1 调用量

• DeepSeek-V3/R1 位居首位，DeepSeek-V3.2 与 Qwen 系列模型紧随其后。
• Qwen2.5-72B 调用量维持高位，因新模型在稠密架构上供给稀缺，且已有应用对其进行了充分验证。
• 模型版本并存现象普遍，如 Qwen3-32B 与 QwQ-32B，显示迁移成本与可验证性对模型选择的影响。

2.2 服务商支持模型数量

• DeepSeek 系列模型被最多服务商支持，Qwen 系列模型则在不同版本间存在覆盖差异。
• 未支持 DeepSeek 的服务商多为图像/音视频类或仅提供蒸馏模型。
• 头部服务商如基石智算、派欧云覆盖模型数量最多，均达 27 个。

2.3 参数规模与价格

• 模型价格受多种因素影响，包括激活参数量、服务商策略、成本预期等。
• MoE 模型的激活参数量更贴近实际计算成本，但价格仍存在显著差异。
• 多数服务商定价接近官方价格，但部分服务商如 SophNet 和 SCNet 采取激进定价策略。

3.2 价格、速度、上下文长度

• 价格差异相对较小，而性能差异显著，速度成为用户选择的重要因素。
• 上下文长度整体对齐官方规格，但存在“窗口缩水”现象，影响长上下文任务的执行。
• 多数服务商的 TTFT 分布下移，吞吐能力略有提升，表明整体性能在持续优化。

3.3 接口兼容性

• OpenAI 接口成为行业标准，被广泛支持，而 Anthropic 接口支持率较低。
• 接口质量问题显著，包括错误返回不规范、响应慢、缓存机制差异等。
• 部分服务商如 UCloud 提供多协议支持，显示出较强的生态兼容性。

3.4 接口质量

• 接口稳定性、错误语义表达规范性、服务可预期性差异显著。
• 部分服务商在失败场景中缺乏明确错误信息，影响自动化治理。
• 缓存机制对性能和成本有显著影响，部分服务商提供显式缓存控制能力，且缓存请求成本显著降低。

4.1 场景分类

• 不同任务对输入输出长度、模型参数规模、延迟与吞吐的需求不同。
• “新闻资讯”依赖长输入，而“专业服务”则更关注延迟与稳定性。
• 智能路由需结合任务形态，以实现“提速降本而不牺牲体验”。

4.2 路由策略

• 用户偏好以“性能导向”为主，占比达 77.1%。
• 智能路由在成本控制和吞吐能力上显著优于官方直连。

4.3 智能路由提速降本效果

• 智能路由可实现约 37.8% 的成本降低和约 90% 的吞吐提升。
• 在长输出场景中，效果更显著，说明智能调度对复杂任务有明显优化作用。

4.4 时空分布

• 日内请求数呈现显著的昼夜节律，北京地区在下午至傍晚出现尖峰。
• 周内请求数集中于工作日，尤其在晚间和午后，周末则较为分散。
• 地域分布显示国内需求为主，北京和国内其他地区占比接近，境外需求较小。

4.5 值得关注的应用

• 应用场景跨行业，包括生产效率、流程自动化、知识管理，以及公共价值导向的场景。
• AI 技术正在从生产力工具向通用能力演进，影响边界扩展至公共服务与社会治理。

趋势与预测

• 开源模型普及：开源模型将成为主流，更多厂商将加入开源行列。
• 性能优化趋势：行业整体性能持续提升，服务商需加强算力优化能力。
• 接口适配深化：随着 Agent、多模态模型等新兴场景的出现，接口协议适配将更加复杂，服务商需提升协议兼容性。
• 分层供给策略：未来服务商需在广覆盖与深优化之间做出权衡，以分层供给满足多样化需求。

总结

• 需求侧集中：头部模型与版本占据主导地位，多版本共存现象显著。
• 供给侧分化：多数服务商对齐官方价格，但在性能、上下文长度、接口质量等方面存在显著差异。
• 智能路由价值：在性能异质、价格趋同的背景下，智能路由成为提升用户体验与降低成本的重要手段。
• 未来展望：行业将向更广泛的应用场景扩展，服务商需持续优化性能、提升接口适配能力，以满足不断增长的需求。