--- title: "接500个AI模型不难，难的是接了500个后“不出事”" id: "20260319A07E5900" publicationAccount: "非凡产研" originalPublishedAt: "2026-03-19T18:01:22+08:00" canonical: "https://ffcap.cn/research/20260319a07e5900" source: "https://view.inews.qq.com/a/20260319A07E5900" sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984" language: "zh-CN" tags: ["办公协作","Anthropic","营销增长","开源与本地部署","非凡大赏","OpenAI","Google"] --- # 接500个AI模型不难，难的是接了500个后“不出事” 文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。 **非凡大赏·嘉宾访谈** ## ** 他不是最显眼的淘金者，他是在搭水、电、路、仓储系统的人** 李京林：我们不是台前最热闹的那群人，但很多 AI 应用能跑起来，背后都得先有人把路修好。 **受访者**：李京林（DeerAPI创始人兼CEO） **访谈时间**：2026年3月 AI 行业这两年有个很有意思的现象。 台上最热闹的，永远是模型公司。 最容易被围观的，是那些增长曲线夸张、Demo 很炸裂的 AI 应用。 但真到了业务落地那一步，很多人最先撞上的，往往不是产品问题，而是一个非常"脏"、非常"苦"、也非常现实的问题： **模型到底怎么接？怎么切？怎么稳？怎么省？怎么扛住并发？** 这件事看起来不性感。 但它决定了一个 AI 应用，到底只是个漂亮演示，还是一门能活下去的生意。 前阵子，我和 DeerAPI 创始人兼 CEO 李京林聊了一次。 圈内很多人叫他**"精灵"**。 如果你把今天的 AI 行业想象成一场大规模淘金，模型公司是在造矿山，应用公司是在卖铲子、卖地图、卖淘金故事；那像 DeerAPI 这样的人，更像是另一类角色： **他们不是最显眼的淘金者，他们是在搭水、电、路、仓储系统的人。** 不站在聚光灯下，但很多人能不能真正淘到金，取决于他们把底层基础设施搭得够不够稳。 ![接500个AI模型不难，难的是接了500个后“不出事” · 原文图片 1](https://inews.gtimg.com/om_bt/OwoKeVJhDFgBvnyohIJ6FGqDLNWCgnnNe2u4JOx3JAzLAAA/1000) ## **真正的痛，不是"没有模型"，而是模型太多了** 很多外行会以为，今天做 AI 应用最难的是"拿不到模型能力"。 其实早不是了。 今天更常见的痛点是：**模型太多了**。 OpenAI、Claude、Azure、Gemini、各类开源模型、各类中转服务、不同地区的访问方式、不同版本的能力差异、不同价格体系、不同文档规范、不同稳定性表现…… 你以为选择变多是一件好事，但一旦真开始做产品，就会发现，**选择多本身也会变成成本**。 李京林最早自己做 AI 应用的时候，就踩过这个坑。 他一开始也是从"套壳"做起。为了把产品跑起来，要一家家去接模型站点，要注册账号、充值、看文档、调试接口。折腾一圈之后，发现模型效果不理想，还得换；换了之后，计费方式、调用方式、稳定性表现又不一样，还得重新适配。 问题不是"没有能力可以用"。 问题是，你要为"找到能用、好用、用得起、还能稳定跑"的那组能力，**付出大量重复劳动**。 这也是 DeerAPI 出现的起点。 说白了，它不是创造了模型本身，而是试图把这件原本非常分散、非常碎片化的事情，**重新组织一遍**。 把原来开发者要自己跑的很多路，**先替你跑掉**。 ## **为什么很多 AI 应用，看起来差不多，活下来却完全不一样？** 我觉得这正是很多人现在低估 DeerAPI 这类平台的地方。 很多人会把 API 聚合平台理解成一句很轻飘飘的话： " **不就是"把很多模型接在一起"吗？** 但真正做过线上产品的人知道，事情根本没这么简单。 一个应用从 Demo 走向真实业务，背后至少有几道坎： **第一道坎，是接得快不快**。如果每换一个模型都要重新适配一遍，产品迭代速度会被硬生生拖慢。很多团队最后不是死在没想法，而是死在接入成本过高，试错速度太慢。 **第二道坎，是成本能不能算得过来**。很多小团队最开始做产品时，往往对调用成本没有太强感知。结果用户一增长，token 消耗、模型账单、不同服务商计费方式一下子全压上来，毛利结构立刻变形。 **第三道坎，是稳不稳定**。早期测试时掉个线、慢几秒，好像都还能忍。可一旦进入生产环境，尤其是线上应用、企业场景、游戏场景，稳定性就不是体验问题了，而是收入问题，是客户流失问题，甚至是品牌信誉问题。 **第四道坎，是并发扛不扛得住**。很多服务你平时觉得"能用"，一到高峰就开始出问题。而 AI 应用有个特点：一旦爆，往往不是一点点涨，而是流量、请求数、任务量一起往上冲。这个时候，底层支撑能力才是真正见真章的时候。 所以 DeerAPI 讲自己解决的问题时，用了五个字： **易、省、新、快、稳、全** 你会觉得这像一句很典型的公司口号。 但拆开来看，其实每个字背后对应的，都是 AI 应用最现实的生死线。 **"易"**，是一站式接入。 **"省"**，是成本优化和账单管理。 **"新"**，是模型更新和选择灵活性。 **"快"**，是接入快、上线快、响应快。 **"稳"**，是生产级服务的底线。 **"全"**，是模型覆盖和能力广度。 这不是锦上添花。 很多时候，这是决定一个团队能不能**少死几次**的东西。 ## **API 聚合这门生意，真正难的不是"接很多"，而是"接很多之后还能不出事"** 李京林提到 DeerAPI 聚合了 **500+ 模型**。 听上去，这当然是一个很容易写进宣传稿里的数字。 但我更在意的，不是"500+"这个数字本身，而是它背后的含义。 因为模型数量一多，麻烦不是线性增加，而是**成倍增加**。 版本更新要跟。 价格体系要盯。 不同模型能力边界要判断。 不同地区的可用性要处理。 用户出问题时要支持。 并发上来时要调度。 成本竞争力要维持。 服务稳定性还不能掉。 这时候你会发现，API 聚合平台真正的门槛，根本不只是技术。 它既是技术问题，也是供应链问题，还是运营问题，甚至是一种很典型的**"精细化系统管理"**能力。 李京林自己提到，这里面甚至会用到他以前做电商时积累下来的**供应链经验**。 我觉得这句话特别真实。 因为很多人一听 AI 创业，就只愿意听**"前沿""颠覆""范式迁移"**。 但一个行业真正成熟，最后拼的往往不是谁最会讲新故事，而是谁最会做那些**又苦又细、但别人做不好的系统活**。 把 500 多个模型放在一个入口里，这只是表层。 把 500 多个模型背后的复杂性吃掉，让客户觉得"用起来没那么复杂"，这才是真本事。 这有点像什么？ 像**修高速公路**。 不是说你把地图画出来就完了，而是你得真的把路修平，把收费站建好，把堵点疏通，把服务区配齐，还得让不同车型都能开过去。 用户看到的是"我到得更快了"。 看不到的是，你背后到底做了多少**基础工程**。 ## **这门生意为什么还会继续存在？** 很多人会问一个很尖锐的问题： " 如果未来 OpenAI、Anthropic 这些大厂把全球访问体验、服务稳定性、价格体系都继续优化，像 DeerAPI 这样的聚合平台，价值会不会被稀释？ 这其实是个很好的问题。 但我觉得，答案恰恰在今天的产业分工里已经很清楚了。 **大厂的目标**，是做最强的模型、最好的原生能力。 **聚合平台的目标**，是帮用户在复杂现实里更高效地使用这些能力。 这两者不是简单替代关系，更像是**协作关系**。 官方 API 永远有它的权威性、原生性和品牌信任。 但对很多开发者和企业来说，现实需求从来不只是"调用某一家最强模型"。 现实需求是： 我能不能**更快上线**？ 我能不能在**多个模型之间灵活切换**？ 我能不能把**成本压到更合理**？ 我能不能在**不同供应商之间做容灾和选择**？ 我能不能用**一套更统一的方式**，去管理越来越复杂的 AI 能力栈？ 只要这些需求存在，聚合平台就不会消失。 甚至某种程度上说，模型越多，变化越快，聚合平台的价值反而越大。 因为行业越繁荣，**复杂度就越高**。 而复杂度越高，就越需要有人专门来做**"抽象、整理、封装和交付"**。 这也是为什么，看起来做的是"连接"，其实最后拼的是**"技术 + 供应链 + 运营 + 服务"**的综合能力。 ## **今天的 DeerAPI，卖的已经不只是接口** 聊到这里时，我其实最感兴趣的，是 DeerAPI 接下来 12 个月会往哪走。 李京林提到一个很重要的方向：**OpenClaw 带来的 Agent 浪潮**。 这件事值得展开讲一下。 因为如果 AI 应用时代，大家争的是**"谁能把单点能力做出来"**； 那到了 Agent 时代，大家争的就是**"谁能把多模型、多任务、多环节协同得更稳定"**。 以前一个产品，也许只需要调用一个主模型。 未来一个 Agent 系统，很可能同时要调用多个模型、多个工具、多个工作流节点，还要考虑任务拆解、响应速度、成功率、成本控制、容错机制。 这意味着，**底层基础设施的重要性只会被进一步放大**。 DeerAPI 如果只是停留在**"做个 provider"**，当然不够。 但如果它能顺着 Agent 浪潮继续往下走，去理解新的调用结构、服务方式和生产级需求，那它做的就不只是 API 聚合，而是在往一种**更上游的 AI 调度与服务层**靠近。 这个变化非常关键。 因为它意味着，这类公司未来真正卖的，不只是接口本身，而是： **稳定性**、**可选择性**、**成本效率**、**生产能力**，以及帮助客户把 AI 真正跑成业务的那套底层支撑。 换句话说， 过去卖的是**"接入能力"**， 未来更有可能卖的是**"业务跑起来的确定性"**。 这才是**更大的生意**。 ## **我很喜欢他最后那种"不把话说满"的感觉** 现在这个行业有一种很强的冲动： 谁都喜欢给明年下定义，给后年下判断，给行业画路线图。 但李京林最后的回答，反而让我印象很深。 " AI 变化太大，每天都有新东西，连"龙虾"都来了。很难说 DeerAPI 到 2026 年底一定会变成什么样的公司。比起提前讲一个很漂亮的未来，更重要的是把每一天做好，用心服务好每一个客户，真正给用户创造价值。 我觉得这句话挺好。 因为它很不像那种标准创业者采访里会出现的答案。 没有特别宏大的愿景包装，也没有那种一听就为融资准备好的术语。 但也恰恰因为这样，反而**更可信**。 今天这个行业，最大的风险之一，就是很多人**太着急定义未来**了。 可真正能走出来的公司，往往不是最会喊口号的，而是那些知道自己站在哪一层、解决什么问题、以及为什么客户愿意继续付钱的人。 DeerAPI 这家公司给我的感觉也是这样。 它不一定是今天舞台中央最会发光的那一种。 但它很可能是那种会在行业越来越复杂的时候，**价值越来越被看见**的公司。 因为当大家都在往前冲的时候，真正稀缺的，不只是冲得快的人。 还有那些能**让更多人稳稳跑起来**的人。 ## **精选 Q&A** **Q1：DeerAPI 最初为什么会做 API 聚合？** 李京林最开始自己也在做 AI 应用。过程中他发现，接模型是一件非常消耗时间和精力的事：要一家家注册、充值、看文档、调试，还要不断测试模型效果。效果不好就得重新换。也正因为踩过这些坑，他才意识到，市场真正缺的不是"再多一个模型"，而是一个能把这些复杂流程统一起来的入口。 **Q2：DeerAPI 和直接接 OpenAI、Claude 官方 API 的差别是什么？** 官方 API 解决的是"原生能力可用"的问题。而 DeerAPI 这类聚合平台，更像是在解决"怎么让能力更快接入、更灵活切换、更省成本、更稳地跑在线上"的问题。两者并不是简单替代关系，更像是不同层级的分工。 **Q3：聚合 500+ 模型，最大的挑战是什么？** 最大的挑战不是把模型名单列出来，而是把这些模型真正管理起来。包括模型更新、价格波动、服务可用性、技术支持、运维调度、并发处理等。模型越多，复杂度越高，而客户又不会为你的复杂度买单，他们只关心一件事：好不好用，稳不稳定。 **Q4：未来 12 个月，DeerAPI 最看好的增量机会是什么？** 李京林提到的是 OpenClaw 带来的 Agent 浪潮。在他看来，这波变化可能不会只是多卖一点 API，而是让平台重新思考：未来除了做 provider，还能不能在 Agent 生态里提供更有价值的服务。这说明 DeerAPI 也在找下一阶段更高价值的位置。 **Q5：到 2026 年底，DeerAPI 会变成什么样的公司？** 他的回答其实很克制。不是去强行定义一个宏大未来，而是承认 AI 行业变化极快，每天都有新变量出现。相比"说自己会成为什么"，更重要的是把每一天做好，服务好每一个客户，对用户持续创造价值。某种程度上，这种克制本身，也是一种判断力。 --- 原始发布版本：https://view.inews.qq.com/a/20260319A07E5900 本站阅读页：https://ffcap.cn/research/20260319a07e5900