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怎么选最合适的 AI 模型 API

按任务、上下文、模态和预算选型，而不是只看榜单，附一套本周就能跑起来的评测流程。

目标关键词： best AI model API

没有单一的最好模型。角色扮演、写代码、文档处理、Agent 和研究在价格、上下文、格式稳定性和拒答上互相拉扯。真正有用的问题是：哪个 API 让你能同时留住几个选项，并且切换不用重写。

GeniusRelay 把 37 家厂商的 599 个模型放在一个兼容 OpenAI 的接口后面，评测便宜，决定可逆。本文给的是评分表，不是排行榜。

五个维度打分

  1. 任务适配。 在你的提示词上它到底干不干得了活。公开榜单只是筛子，不是结论。
  2. 格式稳定性。 JSON 合法、工具调用合法、标题正确。拿 100 条以上真实调用数失败率。
  3. 按量的价格。 输入输出分开看，多数模型的输出是输入的 4–20 倍。
  4. 上下文。 装得下真实输入，包括历史和检索片段。
  5. 可用性。 延迟、429 比例、有没有回退。

每项 1–5 分，按「什么会弄坏产品」加权。写代码的 Agent 重压格式稳定性，写小说的重压任务适配和拒答率。

要避开的做法

  • 只看榜单选。 一分之差在真实提示词上经常消失。
  • 用干净输入测。 生产提示词更脏、更长、还夹着中英混写。
  • 不算重试。 失败率 8% 的模型不是半价，是双倍工作量。
  • 默认拉满上下文。 1M 窗口是每次更贵，不是更便宜。

按场景推荐

角色扮演与角色聊天

最能忍拒答和长上下文。从角色扮演模型起步，优先无审查变体。

接入：SillyTavern 教程。

写代码与重构

格式稳定性和指令遵循排在价格前面。

客户端：Cursor、Cline。

高频抽取

便宜、输出有界、schema 严格。

成本算术见便宜 LLM API 指南。

长文档

先按上下文筛，再看价格。

浏览长上下文模型。

识图

浏览视觉模型。

Agent 与工具调用

畸形工具调用才是要命的失败形态。

浏览工具调用模型。

两小时评测怎么做

  1. 收集 30–50 条真实提示词，丑的也要。
  2. 定死标准：每个字段通过/不通过，另加 1–5 分质量分。
  3. 每个候选跑两遍全部提示词，看波动。
  4. 算钱：token × 费率，再按实测失败率加重试。
  5. 选过线的最便宜那个，配一个更强的回退。

两小时评测胜过一个月返工。把脚本留着，模型质量会变，你还会再跑。

为什么一个接口重要

  • 不用每家接一遍。 一套 SDK、一种 Key、一种错误信封。
  • 并排看价。 对比页一次放四个模型。
  • 故障转移。 5xx/429 时切第二条线路保流量。
  • 花费可控。 按 Key 封顶让实验有边界。

所有请求走 https://api.geniusrelaygpt.com/v1，格式见接口参考和快速开始。

常见问题

能用 OpenAI SDK 吗？

能，base URL 设为 https://api.geniusrelaygpt.com/v1。

支持工具调用吗？

支持，在带 tools 标签的模型上，很多还支持结构化输出。

最贵的模型最好吗？

只在部分任务上。长上下文和前沿模型赢在难活，批量活上输在成本。

一次能对比几个模型？

对比页四个。评测脚本你自己跑。

选中的模型不可用怎么办？

在配置里放同价位的回退，5xx/429 时重试，见错误码。

每个模型要单独 Key 吗？

不用，一把 Key 能到全部模型。分 Key 是为了账目归因，不是为了权限。

开始

从模型列表圈候选，用评分表打分，决定前先跑自己的提示词。给 Key 设上限，再按你的预估量去价格页看实时费率。

留一份评测记录

按提示词记结果，不要按模型记。这样一张表能扛过下一次模型发布，也能把一次性测试变成基线：

提示词模型通过质量 1–5输入/输出 token成本
refund-01候选 A是4620/180$0.00007
refund-01候选 B否2610/240$0.00019

真正起作用的是两列：通过标记和 token 数。全过但 token 翻倍的模型不是更便宜；省一分钱但十条错一条，也等于没省。

脚本要能一条命令跑起来。提示词放文件，模型放列表，输出写 CSV。价格、上下文或供应商一变，就重跑。

常见误判

  • 「它答好过一次。」 一次是噪声，每条提示词至少跑两遍。
  • 「输出长说明写得全。」 长输出就是账单输出，该短的地方给短打分。
  • 「便宜模型过了 90%。」 剩下 10% 要按重试成本加回退费率算。
  • 「英文能跑。」 用户写中文就在中文里测，token 数和质量都会变。

定下来之后

模型 ID 写进配置，不要写死。配好回退、按 Key 封顶和响应校验。每次请求都记录模型，供应商悄悄一变，成本和失败看板才看得见。评测集变大或同价位出了新模型时，重新评。

评分表才是产品，模型只是参数。

评测脚本骨架

循环短到一个文件就能写完：

import csv, json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.geniusrelaygpt.com/v1", api_key="KEY")
prompts = [json.loads(line) for line in open("prompts.jsonl")]
models = ["deepseek-v4.1-flash", "claude-haiku-5.5", "glm-5.3-flash-uncensored"]

with open("results.csv", "w", newline="") as fh:
    out = csv.writer(fh)
    out.writerow(["prompt", "model", "output", "in", "out", "pass"])
    for prompt in prompts:
        for model in models:
            for _ in range(2):
                r = client.chat.completions.create(
                    model=model,
                    messages=[{"role": "user", "content": prompt["text"]}],
                    max_tokens=600,
                )
                text = r.choices[0].message.content
                out.writerow([
                    prompt["id"], model, text,
                    r.usage.prompt_tokens, r.usage.completion_tokens,
                    prompt["check"](text),
                ])

prompt["check"] 换成自己的断言：能解析成 JSON、包含必填字段、匹配正则。质量分之后再手打。要的是可重复的数字，不是完美的脚本。

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