前言
随着大语言模型技术的爆发式增长，市场上涌现出众多各具特色的API平台。对于开发者、创业公司甚至个人用户来说，如何在众多选择中找到最适合自己需求的模型，成为了一个现实的难题。本文将对当前主流的语言模型平台进行系统梳理和对比，帮助你做出明智决策。
一、国内大模型及API平台（适合中文场景）
智谱 AI（Zhipu AI）
代表模型：glm-4-flash
特点：
支持联网搜索
可微调
免费但限制并发数为 5
适用场景：智能客服、内容生成、研究实验
官网：https://open.bigmodel.cn
幻宙AI（Phantasm AI）
支持模型：TIG-3.5-o1、TIG-3.6-Mirage 等
免费限制：
RPM = 10
QPS = 按照分钟时间窗口限制
优势：深度角色扮演、视觉理解、提示词微调
适用场景：角色扮演、小说创作、游戏 NPC 开发、情感陪伴
官网：https://phapi.furina.junmatec.cn/register?aff=CJxw
讯飞星火（iFlytek Spark）
代表模型：spark-lite
特点：
Token 总量不限
QPS = 2（每秒2次请求）
中文理解强，响应快
适用场景：轻量级对话、教育、办公自动化
官网：https://xinghuo.xfyun.cn
百度千帆大模型平台
代表模型：ERNIE-Speed-128K、ERNIE-Lite-8K 等
免费限制：
RPM = 60~300（每分钟请求数）
TPM = 300,000（每分钟Token数）
优势：支持长上下文（128K）、中文优化好
适用场景：企业级应用、知识问答、文档摘要
官网：https://console.bce.baidu.com/qianfan
腾讯混元（HunYuan）
代表模型：hunyuan-lite
限制：并发数 ≤ 5
特点：集成在腾讯云生态，稳定性高
适用场景：中小规模业务、内部工具开发
官网：https://cloud.tencent.com/product/hunyuan
字节跳动 · 扣子（Coze）
限制：
QPS = 2
RPM = 60
每日请求上限 3000
亮点：支持 Agent 构建、插件调用、工作流编排
适用场景：AI Bot 开发、自动化流程、快速原型
硅基流动（SiliconFlow）
支持模型：Qwen2-7B-Instruct、Llama3-Chinese 等
免费限制：
RPM = 100
QPS = 3
优势：聚合多个开源模型，支持 OpenAI 格式
适用场景：多模型对比、本地部署替代、教学实验
官网：https://cloud.siliconflow.cn/i/qWsOioOo
二、国外大模型及API平台（需科学上网）
Google Gemini
代表模型：
gemini-1.5-flash（免费主力）
gemini-1.5-pro（高能力，限流严）
免费额度：
Flash：RPM=15, TPM=1,000,000, RPD=1500
Pro：RPM=2, TPM=32,000, RPD=50
优势：多模态、推理强、文档理解优秀
官网：https://ai.google.dev
Groq
代表模型：Llama-3.1-70B, Gemma-7B, Mixtral-8x7B
特点：超低延迟（<100ms），基于 LPU 加速
免费限制：
RPM = 30
RPD = 14,400
适用场景：高性能实时推理、演示系统
官网：https://groq.com
Cloudflare Workers AI
免费额度：每日 10,000 次请求（月 30 万）
支持模型：@cf/meta/llama-3-8b-instruct, @cf/baai/bge-large-en 等
优势：边缘计算 + 免费额度高，适合 Web 应用
官网：https://developers.cloudflare.com/workers-ai
Mistral AI
代表模型：Mistral-7B, Mixtral-8x7B
特点：开源权重 + 商业 API 并行
免费情况：部分模型可通过 Hugging Face 或 Together AI 免费调用
适用场景：研究、本地部署、欧洲合规项目
BLOOM / Hugging Face Inference API
模型：BLOOM-176B（开源）
调用方式：通过 Hugging Face Spaces 或 Inference Endpoints
免费层有限，但适合实验和学术用途
官网：https://huggingface.co
三、统一调用工具推荐
为简化多平台接入，推荐使用以下统一封装工具：
-
Cherry Studio
- 内置多种服务商
- 兼容 多种 API 格式
- 简单易用
- GitHub: https://github.com/CherryHQ/cherry-studio
-
OneAPI / simple-one-api
-
兼容 OpenAI API 格式
-
可部署私有网关，自动负载均衡与 fallback
-
四、选择建议
| 用户类型 | 推荐平台 |
|---|---|
| 中文开发者 / 初学者 | 讯飞星火、智谱 GLM-4-Flash、百度千帆、幻宙 TIG-3.5-o1 |
| 角色扮演 / Q群Bot | 幻宙 TIG-3.6-Mirage、Google Gemini、DeepSeek（硅基流动） |
| 需要高性能/低延迟 | Groq、Cloudflare Workers AI |
| 研究/多模态任务 | Google Gemini |
| 构建 AI Agent / 工作流 | 字节扣子（Coze） |
| 开源爱好者 / 本地部署 | Mistral、Llama 系列（通过 SiliconFlow 或 Ollama） |
结语
“没有最好的模型，只有最适配的场景。”
大模型API的“军备竞赛”已从“有没有”转向“好不好用”。2025年，无论是个人开发者还是中小企业，都能在丰富的免费资源中找到适合自己的AI引擎。关键不在于追求最强模型，而在于匹配场景、控制成本、快速迭代。