大模型服务选型六维评测：从延迟到成本的决策方法
模型服务商上百家，每家都自称性能最强、价格最低、延迟最短。等真把业务压上去，宣传数据和实际体感的差距经常大到离谱。选型这件事，靠试用几天的手感远远不够，得有一套可复现的评测口径。
六个维度缺一不可
挑模型服务时，至少把六个指标摆到同一张表里看：
- 延迟：响应速度决定交互体验。智能客服场景里延迟高，用户每句都等，留存直接崩。
- 吞吐：每秒处理的 token 量决定高并发表现。电商大促批量生成文案，吞吐低就堆积。
- 可靠性：稳定性比峰值性能更重要。凌晨跑批量任务时服务中断一次，整条业务链卡死。
- 输入/输出价格：按 token 计费。注意一个常见误区——单价低的模型可能输出更长，总花费反而更高，要按任务实际 token 分布算总账。
- 上下文长度：法律文书、长报告类任务，上下文不够就得切块，切块必然丢信息。
- 最大输出长度：生成长报告时输出被截断，只能靠多轮拼接补救，成本和延迟双输。
这六项的关系不是并列，而是按场景加权。长文档分析任务，上下文长度是一票否决项；批量摘要任务，价格权重最高；实时交互任务，首字延迟说了算。
增量点：两个可直接套用的选型流程
场景一：长文档分析工具（≥5万字输入）。 决策链可以压成四步：
- 先用上下文长度做硬过滤，只留 ≥128K 的候选，这一步就能筛掉大半；
- 在剩余候选里按输出价格排序，初筛性价比；
- 进入模型详情页对比供应商维度的吞吐数据——同一个模型，不同 MaaS 平台的吞吐可能差一倍以上，选型实际是"模型 + 供应商"的二元决策；
- 用自己的真实任务集跑一遍，确认摘要质量达标。
场景二：海量低成本摘要。 质量要求"概括大意即可"时，直接按输出价格从低到高排，挑延迟可接受、错误率低的稳定厂商。这类任务的隐藏坑是：最便宜的模型偶尔输出格式跑偏，下游解析器要兜底，否则省的钱都赔在解析重试上。
增量点：自建评测的最小闭环
第三方榜单的数据更新快，但测的永远是别人的任务集。生产选型建议自建一个最小评测环，成本不高：
# 评测集结构：每类任务 30~50 条标注样例
cases = [
{"task": "summarize", "input": doc, "expect_keywords": [...]},
{"task": "extract", "input": doc, "expect_fields": {...}},
]
def score(model_output, case):
kw_hit = sum(1 for k in case["expect_keywords"] if k in model_output)
return kw_hit / len(case["expect_keywords"])
跑测时固定三件事：温度设 0 保证可复现、每个模型至少跑 3 遍取中位数、评测集定期轮换防止过拟合。延迟和吞吐用生产同规格的并发压，不要信厂商给的单请求数据。
选型常见的四个坑
只看榜不看口径。 评测脚本的并发、温度、提示词都会显著影响分数，同一模型在不同平台的排名可以差好几名。看榜单先看测试方法，再比分数。
混淆模型差异和供应商差异。 同一模型在不同 MaaS 平台上的延迟、吞吐、错误率是供应商层的能力，选型时这两层要分开评估、分开记录。
忽略长尾成本。 上下文缓存、重试、解析失败再生成，这些隐性 token 消耗在压测里跑不出来，上线后才会体现在账单上。预算要留 20%~30% 的冗余。
没有回退方案。 任何供应商都可能故障。接入层留好模型切换的配置位，关键任务至少验证过两家供应商的可用性，切换演练别等出事才做。
结论
选型从"拍脑袋"到"看数据"，中间隔的是评测体系。六个维度按场景加权、模型与供应商分层决策、自建评测环兜底，三件事做完，选型就从概率问题变成了工程问题。榜单适合缩小候选范围，最终拍板永远靠自己的任务集和数据。
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