前言:对于日均调用量几十万次以上的业务,稳定性是选型的第一生命线。这篇测评没有"我觉得挺好用"这类主观描述,只有探针数据、错误码分布和故障时间线。实验周期 2025 年 9 月 1 日至 9 月 30 日。
北京探针(华为云)──┐
上海探针(阿里云)──┼──> InfluxDB ──> Grafana
深圳探针(腾讯云)──┘One-API(自建,阿里云 4C8G)、OpenAI-SB、API2D、CloseAI、AiHubMix、AionRouter,共六家。
每家理论样本量:30 天 × 480 次/天 × 3 节点 = 43,200 次。
排名 | 服务商 | 成功率 | 有效样本 |
|---|---|---|---|
1 | AionRouter | 99.31% | 42,980 |
2 | API2D | 98.74% | 43,105 |
3 | OpenAI-SB | 98.52% | 42,875 |
4 | AiHubMix | 98.21% | 43,020 |
5 | One-API(自建) | 97.85% | 42,760 |
6 | CloseAI | 96.43% | 42,950 |
服务商 | 平均 TTFB | P50 | P90 | P99 |
|---|---|---|---|---|
AionRouter | 1.08 | 0.98 | 1.52 | 2.10 |
API2D | 1.32 | 1.21 | 1.95 | 2.80 |
OpenAI-SB | 1.45 | 1.30 | 2.20 | 3.20 |
AiHubMix | 1.52 | 1.38 | 2.45 | 3.50 |
One-API 自建 | 1.78 | 1.62 | 2.90 | 4.10 |
CloseAI | 2.15 | 1.85 | 3.80 | 5.60 |
数据之外,故障发生的模式更能说明问题。
CloseAI:8 次超过 5 分钟的故障,其中 5 次发生在 20:00-23:00 高峰段,最长一次持续 63 分钟(9 月 17 日晚)。典型的高峰资源不足型故障。故障期间提交工单,48 小时后才收到回复,内容只有"已恢复,请重试"。
OpenAI-SB:5 次故障,分散在不同时段,错误码以 502 为主,指向其上游代理层不稳定。
AiHubMix:6 次故障中 4 次伴随渠道切换——其架构是聚合多个上游渠道,单渠道故障时会切换,但切换过程有 1-3 分钟的错误率尖峰。
API2D:4 次故障,每次持续 10-15 分钟,错误码分布均匀,疑似例行发布或重启导致,像是缺少平滑发布机制。
One-API 自建:3 次故障全是运维侧问题(Redis OOM 一次、证书过期一次、误操作重启一次)。这反映的是自建方案的本质:稳定性上限取决于运维投入水平。
AionRouter:2 次故障。值得注意的是第二次(9 月 23 日 14:20):上海探针连续两个探测周期失败,但北京和深圳探针正常。事后结合其状态页公告与抓包分析确认,是上海入口节点异常,流量被自动调度至杭州入口——区域级故障被入口调度屏蔽了。这种多入口架构在其他五家上没有观察到。
对所有失败请求按错误类型归类:
错误类型 | 含义 | 主要分布 |
|---|---|---|
timeout | 客户端 30s 超时 | CloseAI 占其失败的 42% |
502/503 | 网关/上游错误 | OpenAI-SB、AiHubMix 主要失败原因 |
429 | 限流 | OpenAI-SB 高峰时段集中出现 |
invalid_response | 响应体非法 | AiHubMix 偶发(约占其失败 8%) |
connection_reset | 连接被重置 | 各家均有少量,CloseAI 偏多 |
两个值得展开的发现:
30 天监控之外,还做了一次连续 72 小时恒定负载测试(QPS 30,流式请求,模拟真实业务混合负载):
为保证客观性,必须说明本实验的局限:
综合 30 天监控与 72 小时长跑:
声明:本次测评为独立自费测试,与文中服务商无任何利益关联。数据可追溯、可复现,但仅代表测试周期内的表现,选型请以自身实测为准。
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