LLM 排行榜：比较无审查 API 提供商

方法论：我们如何对 API 进行排名

我们根据三个核心支柱评估无审查 LLM API：可靠性、透明度和开发者实用性。可靠性通过实时监控可用性来衡量，确保在您需要时接口可用。透明度涉及清晰、透明的定价，没有 token 超额或模型切换的隐藏费用。开发者实用性关注 API 如何轻松集成到现有工作流程中，特别是通过 OpenAI 兼容的接口。

• 可用性监控： 我们每几分钟跟踪一次可用性，立即标记停机事件。
• 定价清晰度： 我们清晰地列出输入和输出 token 的成本，避免模糊的层级。
• 集成便利性： 我们优先考虑支持标准 OpenAI SDK 的 API，减少迁移摩擦。

我们的排名系统随着新提供商进入市场或现有提供商更新其模型而动态调整。这确保排行榜反映无审查 LLM 生态系统的当前状态，帮助开发者基于实时数据而非过时的基准做出明智的决策。

成本效益分析

成本是 API 采用的主要驱动因素。无审查模型通常在价格上竞争，为类似的上下文长度提供比主要供应商更低的费率。我们将成本分解为输入和输出 token，因为输出通常更昂贵，因为计算强度更高。按量付费模型更适合可变工作负载，而订阅模式可能适合高容量、可预测的使用。

提供商类型	典型成本结构	最佳用途
按量付费	按 token 计费	可变工作负载
订阅	月度固定费用	可预测的高容量
混合	基础费用 + 超额费用	平衡需求

在比较提供商时，考虑推理的总成本，包括任何缓存或高级模型层级。我们自己的 API 提供简单的按量付费模型和预付额度，确保没有意外账单。始终验证提供商是否对流式输出或函数调用收费，因为这些在复杂应用中可能会迅速累积。

延迟与可用性指标

延迟决定用户体验，特别是对于实时聊天应用程序。我们测量不同负载条件下的首 token 时间（TTFT）和整体生成时间。可用性指标对于生产可靠性至关重要；停机可能会中断用户流程并损害信任。我们持续监控这些指标，提供提供商性能的实时数据。

• TTFT： 从请求到接收第一个字符的时间。对于聊天来说，越低越好。
• 生成速度： 完整响应生成期间的每秒 token 数。
• 可用性： API 在滚动窗口内可用的时间百分比。

提供商在高峰时段可能会经历更高的延迟。我们的仪表板突出显示这些趋势，允许开发者规划扩展或在停机期间切换提供商。与通用排行榜不同，我们专注于无审查模型的具体延迟特性，这些特性可能因其不同的推理设置而与经过过滤的对应模型不同。

模型能力与上下文窗口

上下文窗口大小定义了模型在单个请求中可以处理多少信息。更大的窗口启用复杂的文档分析、长篇幅内容生成和状态对话。大多数顶级提供商现在支持 100k 到 128k token，但效率各不相同。我们测试实际的 token 处理，以确保广告限制准确。

无审查模型往往将创作自由置于严格遵循指令之上，这可能会影响特定领域的输出质量。我们通过让模型接受推理、编码和创意写作的基准测试来评估这些细微差别。我们的模型支持 100,000-token 上下文窗口，为详细提示词和长对话提供了充足空间，无需截断。

• 100k Token： 适用于大多数长文档和对话用例。
• 128k Token： 适用于大型代码库或大型文本处理。
• 效率： 模型在长上下文中保留信息的能力。

始终验证实际可用的上下文窗口，因为部分提供商对系统提示词的计数方式不同。我们的 API 确保完整的 100k token 可用于你的提示词和补全内容，从而最大化复杂任务的效用。

开发者体验与 SDK 支持

开发者体验 (DX) 对于采用至关重要。模仿 OpenAI 接口的 API 允许即插即用替换，从而减少开发时间。我们优先考虑支持 /v1/chat/completions 标准接口以及通过 Server-Sent Events (SSE) 进行流式输出的提供商。函数调用和函数执行也是构建复杂 AI 代理的关键功能。

• OpenAI 兼容性： 标准化接口减少代码变更。
• 流式输出： 实时 token 交付，适用于响应式用户界面。
• 函数调用： 支持外部函数和数据检索。

文档质量、SDK 可用性和社区支持也会影响 DX。我们突出显示拥有清晰、最新文档和活跃社区的提供商。我们的 API 提供带有流式输出支持的 /v1/chat/completions 接口，使其易于集成到任何兼容 OpenAI 的客户端中。这确保开发者可以以最小的摩擦开始使用 API，利用现有的知识和工具。

隐私与数据使用对比

随着更多数据发送到第三方 API，隐私问题日益突出。部分提供商使用你的数据进行模型训练，而其他提供商则保证严格保密。无审查提供商通常服务于重视隐私的用户，但政策各不相同。我们跟踪提示词是存储、用于训练还是在处理后删除。

我们的 API 确保提示词不用于训练，为发送敏感数据的用户提供明确的隐私保证。此外，基本访问不需要电话号码或信用卡，从而减少数据收集。在比较提供商时，请寻找关于数据保留和使用权利的明确声明。部分提供商提供具有专用基础设施的企业计划以增强隐私，这对于受监管行业可能是必要的。

• 数据训练： 你的提示词是否用于改进模型？
• 保留： 日志存储多长时间？
• 删除： 你可以请求删除数据吗？

隐私政策的透明度至关重要。我们突出显示在数据实践方面清晰透明的提供商，使开发者能够就数据发送目的地做出明智的决定。

2024 年顶级推荐

根据我们目前的数据，以下是无审查 LLM API 的顶级推荐。这些提供商在可靠性、成本和开发者体验方面表现出色。我们的 API 推荐给寻求简单、无审查文本模型（具有 100k 上下文窗口和透明定价）的开发者。

• 提供商 A： 最适合高吞吐量、低延迟的聊天应用。
• 提供商 B： 由于其灵活的输出风格，非常适合创意写作和角色扮演。
• 我们的 API： 非常适合需要简单无审查文本模型、无订阅费且拥有 100k 上下文窗口的开发者。

这些推荐基于实时指标和用户反馈。随着新提供商的出现或现有提供商改变其服务，我们会定期更新。在承诺使用某提供商之前，请务必针对你的具体用例测试 API，因为性能可能因工作负载特性而异。

结论：选择合适的 API

选择合适的 LLM API 取决于你的具体需求：延迟、成本、上下文窗口和隐私。我们的排行榜提供数据，帮助你自信地做出这些决定。无论你是需要高速聊天还是深度文档分析，都有适合你的无审查 API。我们鼓励开发者测试多个提供商并随时间监控其性能。我们的 API 为重视无审查输出和透明定价的开发者提供了可靠、透明的选择。