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1、大大模模型型 API 服服务务行行业业分分析析报报告告（2025）目录1.简介.12.模型.22.1 调用量.22.2 服务商支持模型数量.32.3 参数规模与价格.63.服务商.93.1 模型丰富度.93.2 价格、速度、上下文长度.93.3 接口兼容性.133.4 接口质量.143.5 其他观察.164.应用.184.1 场景分类.184.2 路由策略.204.3 智能路由提速降本效果.214.3 时空分布.224.4 值得关注的应用.245.趋势与预测.266.总结与讨论.28附录一模型系列分类规则.30附录二术语说明.31大模型 API 服务行业分析报告（2025）11.简介简介近年来

2、，大语言模型（LLM）在内容生成、代码辅助、知识检索与复杂推理等场景中快速渗透，促使“模型能力”从单点算法指标走向可规模化交付的在线服务形态。大模型 API 服务，是指将模型推理能力以标准化接口对外提供，使开发者能够在不自建训练与推理基础设施的前提下，按需调用并在业务系统中快速集成。进一步地，Model-as-a-Service（MaaS，模型即服务）强调以云端资源与工程化运维为支撑，提供可计量、可观测、可弹性伸缩的模型供给体系，将模型推理的成本、时延与稳定性纳入统一的服务质量（SLA）框架，从而显著降低企业应用门槛并加速规模化落地。AI Ping 作为一站式 AI 评测与 API 服务智能路

3、由平台，整合了中国境内的数十家算力提供商的数百个大模型 API 服务，并基于 724 小时的持续性能监测，为用户提供统一的 API 接入与智能路由能力。在模型供给快速扩张、服务商异质性显著、价格与性能竞争加剧的背景下，AI Ping 的价值在于通过专业评测、统一接口、弹性调度与数据驱动的性能治理，缓解“多模型、多服务商、多场景”带来的接入复杂度与运维不确定性，为应用侧提供更稳定的质量成本最优解。本文基于 AI Ping 2025 年第四季度的抽样数据，对开源大模型 API 服务市场的发展态势进行了系统分析。本文的三个关键结论如下：1.1.DeepSeekDeepSeek 与与 QwenQwen

4、 系列模型占据开源模型的系列模型占据开源模型的 APIAPI 调用的主导地位；调用的主导地位；2.2.APIAPI 吞吐速率是用户选择服务商的重要因素，各服务商性能差距较大，全吞吐速率是用户选择服务商的重要因素，各服务商性能差距较大，全行业性能水平正在持续提升；行业性能水平正在持续提升；3.3.应用侧场景分化与模型偏好明显，通过智能路由可以有效提速降本。应用侧场景分化与模型偏好明显，通过智能路由可以有效提速降本。下文将从模型、服务商与应用三个维度展开具体分析。大模型 API 服务行业分析报告（2025）22.模型模型我们将调用量最多的开源模型归为几个类别，分类原则是把各个日期小版本合并，Ins

5、truct 和 Thinking 也合并，详见附录一。2.1 调用量调用量我们观察到，根据各开源模型请求数据，以总请求量排序，DeepSeek-V3/R1位居首位、其后为 DeepSeek-V3.2，随后进入高调用梯队的是千问（Qwen）家族的多款模型，包括 Qwen3-32B、Qwen2.5-72B 与 Qwen3-235B-A22B 等。整体而言，头部模型呈现出头部模型呈现出“少数强势型号占据大盘、同一模型家族内多版本并存少数强势型号占据大盘、同一模型家族内多版本并存”的结构特征的结构特征。如图 1 所示。图 1：头部开源大模型总请求次数（归一化处理）我们同时观察到，Qwen2.5-72B

6、 的调用量维持在较高水平，这一现象在“新模型加速迭代”的叙事下具有一定反直觉性。一个合理解释是，近期新发布模型在 70B 量级的稠密（dense）架构供给相对稀缺，而部分存量 AI 应用在工程实现、效果调优与线上回归体系上，曾围绕 Qwen2.5-72B 与 Llama3-70B 等稠密模型完成了较为充分的验证与沉淀。在此背景下，终端用户更倾向于继续采用已大模型 API 服务行业分析报告（2025）3被业务场景验证的“稳定基线”，而非立即迁移至理论能力更强但尚未完成工程化与业务闭环验证的新模型。换言之，模型选择不仅由模型能力上限决定模型选择不仅由模型能力上限决定，也受也受到迁移成本、线上风险与