ChinaAPI ข้อมูลเชิงลึก · การกำหนดเส้นทางภาษาจีน LLM
เลือกภาษาจีน LLM : คู่มือการกำหนดเส้นทางปัจจุบัน ChinaAPI
จัดลำดับโมเดลการให้เหตุผลของ ChinaAPI ในปัจจุบันตามลักษณะของงาน ขอบเขตบริบท รูปแบบ และต้นทุนของคำตอบที่ใช้งานได้ ไม่ใช่การจัดอันดับคุณภาพทั่วไป
ค่าเริ่มต้นที่ไม่ถูกต้องคือการใช้โมเดลหลักสำหรับทุกคำถาม ความล้มเหลวในการผลิตส่วนใหญ่มักเกิดขึ้นก่อนหน้านั้น เช่น โมเดลข้อความอย่างเดียวได้รับรูปภาพ โมเดล 256K ได้รับพื้นที่เก็บข้อมูลที่ไม่จำกัด การตรวจสอบครั้งแรกที่ราคาถูกกลับกลายเป็นการลองใหม่ห้าครั้งโดยไม่รู้ตัว หรือลูปของเครื่องมือไม่มีงบประมาณและขีดจำกัดการอนุมัติ
สแนปช็อตที่ปรับให้เข้ากับ 2026-07-20 ประกอบด้วย โมเดลต่อโทเค็นปัจจุบัน 25 ติดแท็ก เหตุผลตัวเลือกที่มากพอเช่นนี้ ทำให้กระดานผู้นำทั่วไปมีประโยชน์น้อยกว่ากฎการกำหนดเส้นทาง คู่มือนี้จะจำกัดการตัดสินใจครั้งแรกให้เหลือเพียงข้อจำกัดที่อาจทำให้งานล้มเหลว ได้แก่ รูปแบบการทำงาน หน้าต่างบริบท การใช้งานเครื่องมือ ความหน่วง หรือต้นทุนของคำตอบที่ยอมรับได้
นี่คือคู่มือการเลือกแคตตาล็อกปัจจุบัน ไม่ใช่มาตรฐานคุณภาพสาธารณะ ปัจจัย model IDs ด้านล่างนี้ยังคงมีอยู่ใน ChinaAPI ตตาล็อกในปัจจุบัน ได้แก่ กลุ่มบัญชี ยอดคงเหลือ ขีดจำกัดอัตรา สุขภาพของระบบต้นทาง และตัวงานเอง ซึ่งยังคงส่งผลต่อความสำเร็จของคำขอ
คำตอบสั้นๆ
- เริ่มต้นด้วยข้อความก่อน RAG การสกัด การจำแนกประเภท และตัวเลือกโค้ดราคาประหยัดด้วย
deepseek-v4-flash. มีหน้าต่าง 1M และเครื่องมือสนับสนุนในแคตตาล็อกปัจจุบันที่ $0.14 อินพุต / $0.28 เอาต์พุตต่อล้านโทเค็น ห้ามส่งภาพหรือวิดีโอเป็นอินพุตไปยังเส้นทางข้อความอย่างเดียว - ใช้
qwen3.7-plusโดยถือเป็นตัวเลือกเริ่มต้นสำหรับใช้งานทั่วไปเมื่อต้องการไฟล์หรือรูปภาพ รวมถึง 1M ด้วย นี่คือการทดสอบเบื้องต้นที่เหมาะสม เมื่อการใช้งานเครื่องมือและบริบททางภาพมีความสำคัญมากกว่าการลดขนาดทุกโทเค็น - เลือกวิธีการทำงานก่อนเลือกแบรนด์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีในระยะยาว
LongCat-2.0เป็นเส้นทางเครื่องมือแบบ 1M เท่านั้นkimi-k2.7-codeเป็นผู้สมัครตำแหน่งผู้เชี่ยวชาญด้านโค้ดที่ 256K ;MiniMax-M3เส้นทาง 1M ในภาพรวมนี้ประกอบด้วยไฟล์และวิสัยทัศน์ ซึ่งช่วยแก้ไขข้อจำกัดต่างๆ - จอง
qwen3.7-max,glm-5.2, หรือkimi-k3สำหรับบัตรผ่านที่มีมูลค่าสูงที่ได้รับการคัดเลือก และการตรวจสอบโดยอิสระ การสมัครผ่านช่องทางพิเศษจะมีประโยชน์มากที่สุดหลังจากที่ผู้สมัครออกจากระบบไปแล้ว ไม่ใช่ใช้เป็นขั้นตอนแรกในกระบวนการทำงานแบบกลุ่ม - ใช้
glm-5v-turboเมื่อข้อมูลนำเข้ามีวิดีโออยู่ด้วย ในแคตตาล็อกปัจจุบัน เส้นทางการให้เหตุผลจะถูกติดแท็กไว้อย่างชัดเจนสำหรับรูปภาพ วิดีโอ ไฟล์ และเครื่องมือ ส่วนเส้นทางข้อความอย่างเดียวหรือรูปภาพอย่างเดียวจะไม่สามารถกู้คืนข้อมูลที่มันไม่เคยได้รับได้
การวางตำแหน่งเช่นนี้เป็นไปอย่างจงใจ: อย่ากำหนดเส้นทางโดยใช้ฉลากผลิตภัณฑ์หลักของผู้ขาย ให้กำหนดเส้นทางตามโหมดความล้มเหลวที่คุณยอมรับไม่ได้ จากนั้นจึงขอรับการยกระดับการแก้ไขปัญหาด้วยข้อมูลผลลัพธ์ที่ยอมรับได้
สิ่งที่แคตตาล็อกปัจจุบันทำให้เป็นไปได้
| ข้อจำกัดในการผลิต | เริ่มต้นด้วย | เพิ่มระดับหรือเปลี่ยนไปใช้ | เหตุใดจึงเป็นการตัดสินใจครั้งแรกนี้ |
|---|---|---|---|
| ข้อความปริมาณมาก RAG, การสกัด, การจำแนกประเภท หรือตัวเลือกโค้ด | deepseek-v4-flash | deepseek-v4-pro หรือแบบจำลองเฉพาะงานหลังจากตรวจสอบการยอมรับไม่ผ่าน | แคตตาล็อกปัจจุบันระบุบริบทและเครื่องมือ 1M ในอัตราการป้อนข้อมูล/ผลลัพธ์ทางเศรษฐกิจ แต่ไม่ได้ระบุข้อมูลการป้อนข้อมูลด้านวิสัยทัศน์ |
| ไฟล์หรือรูปภาพ รวมถึงการวางแผนและเครื่องมือ | qwen3.7-plus | MiniMax-M3 สำหรับทางเลือกมัลติโมดอ 1M ที่เลือก | งานนี้ต้องการข้อมูลป้อนเข้าหลายรูปแบบและช่วงเวลาบริบทที่ยาวนาน ดังนั้นการใช้ข้อความอย่างเดียวเพื่อประหยัดค่าใช้จ่ายจึงเป็นการประหยัดที่ไม่คุ้มค่า |
| เอกสารข้อความยาวๆ และลูปเครื่องมือที่ยาว | LongCat-2.0 | deepseek-v4-pro เมื่อการประมวลผลข้อความที่มีต้นทุนสูงกว่ามีความเหมาะสม | ทั้งหน้าต่าง 1M และการมองไม่เห็นล้วนเป็นส่วนหนึ่งของทางเลือก อย่าแนบรูปภาพมาในเส้นทางนี้ |
| คลังข้อมูลหรือการเข้ารหัสหลายไฟล์ภายใน 256K | kimi-k2.7-code | kimi-k3 หรือ glm-5.2 สำหรับการตรวจสอบเนื้อหาระยะยาวหรือการตรวจสอบขั้นสุดท้ายที่เลือกไว้ | ใช้ผู้สมัครที่เชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดสำหรับขั้นตอนการทำงาน จากนั้นแยกการสร้างโค้ดออกจากการตรวจสอบอย่างละเอียด |
| ต้องเข้าใจวิดีโอ รูปภาพ หรือไฟล์ก่อนจึงจะสามารถเรียกใช้เครื่องมือได้ | glm-5v-turbo | MiniMax-M3 หรือ qwen3.7-plus เมื่อไม่จำเป็นต้องมีการป้อนข้อมูลวิดีโอ | แคตตาล็อกฉบับปัจจุบันระบุความแตกต่างระหว่างการรองรับอินพุตวิดีโอและการมองเห็นทั่วไปไว้อย่างชัดเจน |
| คำตอบที่มีผลกระทบสูง การรวม การตัดสินใจเชิงนโยบาย หรือการตรวจสอบโค้ดขั้นสุดท้าย | ผู้สมัครที่ผ่านการทดสอบแล้ว บวกกับการสอบซ้ำครั้งที่สอง | qwen3.7-max, glm-5.2, หรือ kimi-k3 | การรีวิวอิสระเป็นเพียงบทบาทหนึ่ง ไม่ใช่ข้อพิสูจน์ว่ารุ่นพรีเมียมนั้นดีที่สุดเสมอไป |
ตารางนี้ตั้งใจให้เป็นแผนที่แสดงเส้นทาง ไม่ใช่ลำดับการจัดอันดับ deepseek-v4-flash อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่าตัวเลือกหลักเมื่อข้อมูลนำเข้าเป็นข้อความและเป้าหมายคือการสร้างผู้สมัครในราคาประหยัด แต่จะเป็นตัวเลือกที่ไม่ดีเมื่องานขึ้นอยู่กับรูปภาพ วิดีโอ หรือไฟล์ที่โมเดลไม่สามารถตรวจสอบได้
ราคาเป็นเพียงปัจจัยหนึ่งในการกำหนดเส้นทาง ไม่ใช่ปัจจัยตัดสินใจ
ราคาที่แสดงในปัจจุบันแสดงให้เห็นว่าเหตุใดทิศทางของโทเค็นจึงมีความสำคัญ deepseek-v4-flash คือ $0.14 อินพุต / $0.28 เอาต์พุตต่อล้านโทเค็น qwen3.7-plus คือ $0.3077 / $1.2308 ; LongCat-2.0 คือ $0.3 / $1.2 ; และ qwen3.7-max คือ $2.5 / $7.5 ;
ตัวเลขเหล่านั้นคืออัตราการแสดงผลที่ปรับให้เข้ากับเกตเวย์ในปัจจุบัน ไม่ใช่การคาดการณ์ต้นทุนโครงการทั้งหมดหรือคะแนนคุณภาพ โทเค็นการคิด การพลาดแคช การเรียกใช้เครื่องมือ การลองใหม่ การแก้ไขโดยมนุษย์ และความน่าจะเป็นของการยอมรับคำตอบ ล้วนส่งผลต่อผลลัพธ์ หน่วยที่มีประโยชน์คือ:
usable-answer cost =
(input tokens + output/thinking tokens + tool costs + retries + review time)
/ accepted answersราคาต้นทุนต่ำอาจส่งผลเสียหากแบบจำลองไม่สามารถประมวลผลรูปแบบต้นทางได้ หรือหากผลลัพธ์แรกไม่ผ่านการตรวจสอบโครงสร้างข้อมูล การอ้างอิง เครื่องมือ หรือการตรวจสอบโค้ดซ้ำๆ ในทางกลับกัน แบบจำลองที่มีผลลัพธ์สูงอาจเหมาะสมสำหรับการตรวจสอบขั้นสุดท้ายที่เลือกไว้เพียงครั้งเดียว แต่สิ้นเปลืองสำหรับผู้สมัครทุกคนในกลุ่ม ตรวจสอบ ราคาแบบเรียลไทม์ ก่อนที่จะนำเส้นทางนั้นไปใช้งานจริง
ลองรันโมเดลเหล่านี้ด้วยตนเอง มีจุดเชื่อมต่อ OpenAI-compatible API key เดียว และราคาโปร่งใสเป็นสกุลเงินดอลลาร์สหรัฐ ตรวจสอบหน้าแสดงราคาแบบเรียลไทม์เพื่อดูอัตราปัจจุบันที่แสดงอยู่
รับกุญแจ — เครดิตฟรี $2วิธีการกำหนดเส้นทางแบบสองขั้นตอนที่ทำซ้ำได้
สร้างการ์ดงานก่อนเลือกโมเดล จุดประสงค์คือเพื่อป้องกันไม่ให้ข้อความแจ้งเตือนกลายเป็นลูปตัวแทนที่สิ้นเปลืองและไร้ขอบเขตโดยไม่ตั้งใจ
{
"task_id": "contract-qa-01",
"task_type": "document_question_answering",
"source_modalities": ["pdf", "image"],
"context_band": "1m",
"needs_tools": true,
"needs_video_input": false,
"max_tool_rounds": 6,
"max_attempts": 2,
"acceptance_checks": ["answer cites supplied pages", "JSON validates", "no unsupported claim"],
"candidate_model": "qwen3.7-plus",
"escalation_model": "glm-5.2",
"human_approval_required": true
}จากนั้นใช้สองขั้นตอน:
- เลือกเส้นทางที่มีต้นทุนต่ำที่สุดที่สามารถอ่านข้อมูลนำเข้าได้จริงและตรงตามข้อจำกัดของบริบท/เครื่องมือ
- ดำเนินการคัดเลือกผู้สมัครในจำนวนจำกัด โดยกำหนดเงื่อนไขการยอมรับที่ชัดเจน ค่าใช้จ่าย และข้อจำกัดในการลองใหม่
- เฉพาะกรณีที่ล้มเหลวหรือมีมูลค่าสูงเท่านั้นที่จะส่งต่อไปยังช่องทางพิเศษหรือช่องทางผู้เชี่ยวชาญ
- สำหรับผลลัพธ์ที่มีผลกระทบสำคัญ ต้องทำการตรวจสอบโดยอิสระและขออนุมัติจากมนุษย์ก่อนดำเนินการใดๆ ภายนอก เช่น การชำระเงิน การใช้งาน หรือการลบข้อมูล
- บันทึกผลลัพธ์ที่ยอมรับ/ปฏิเสธ โทเค็นที่เรียกเก็บเงิน รอบการทำงานของเครื่องมือ การลองใหม่ และนาทีในการซ่อมแซม เลื่อนระดับเส้นทางเป็นค่าเริ่มต้นก็ต่อเมื่อเส้นทางนั้นมีข้อมูลผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ถูกต้องที่สุดเท่านั้น
เอกสารสรุปเส้นทางการส่งต่อภายในกำหนดไว้ว่า ชุด 60-task สมัคร ครอบคลุมตั้งแต่ข้อความ RAG การสกัดข้อมูลที่มีโครงสร้าง การเข้ารหัส การใช้เครื่องมือ เอกสารขนาดยาว การทำความเข้าใจรูปภาพหรือวิดีโอ และการตรวจสอบขั้นสุดท้าย นี่คือแผนการทดสอบ ไม่ใช่เกณฑ์มาตรฐานสาธารณะ เรายังไม่ได้เผยแพร่อัตราการสำเร็จซ้ำ ChinaAPI การกระจายเวลาแฝง อัตราความสำเร็จของเครื่องมือ หรือผลลัพธ์การเข้ารหัสระดับคลังข้อมูลในทุก 25 โมเดล
ข้อผิดพลาดในการกำหนดเส้นทางที่พบบ่อย
| ความผิดพลาด | กฎที่ดีกว่า |
|---|---|
| ส่งงานทุกอย่างไปยังรุ่นที่แพงที่สุด | คัดเลือกผู้สมัครที่มีศักยภาพทั้งเส้นทางประหยัดหรือเส้นทางมาตรฐาน สงวนงบประมาณพิเศษไว้สำหรับกรณีที่เลือกไว้เท่านั้น |
| ใช้โมเดล 1M ที่เป็นข้อความอย่างเดียวสำหรับหลักฐานรูปภาพหรือวิดีโอ | เลือกโมเดลที่มีรูปแบบการป้อนข้อมูลที่ต้องการก่อนเปรียบเทียบราคาโทเค็น |
| ถือว่าช่วงเวลาบริบทที่ยาวนานเป็นเครื่องรับประกันการดึงข้อมูลที่ถูกต้อง | แก้ไขการแบ่งกลุ่มข้อมูล การเลือกแหล่งข้อมูล การอ้างอิง และการทดสอบการยอมรับ ความสามารถในการสร้างบริบทไม่ใช่คุณภาพของหลักฐาน |
| ให้เอเจนต์เรียกใช้เครื่องมือไปเรื่อยๆ จนกว่าจะสำเร็จ | ตั้งค่าจำนวนรอบการทำงานของเครื่องมือ จำนวนการลองใหม่ ค่าใช้จ่าย และขีดจำกัดการอนุมัติในบัตรงาน |
| เปรียบเทียบโมเดลโดยใช้คำตอบที่น่าจดจำเพียงคำตอบเดียว | ดำเนินการตามภารกิจคงที่ซ้ำๆ และวัดอัตราการยอมรับ รวมถึงต้นทุนของคำตอบที่ใช้งานได้ |
สิ่งที่คู่มือนี้ไม่ได้กล่าวอ้าง
บทความนี้ไม่ได้เผยแพร่การจัดอันดับคุณภาพโดยรวม ตารางเปรียบเทียบเวลาแฝง การรับประกันความพร้อมใช้งานของผู้จำหน่าย หรือผลลัพธ์ของนโยบายความปลอดภัย การกำหนดค่าโมเดลและราคาเกตเวย์อาจเปลี่ยนแปลงได้ โปรดดูหน้าแสดงราคาแบบเรียลไทม์เป็นข้อมูลที่ถูกต้องที่สุด นอกจากนี้ เรายังไม่มีเกณฑ์มาตรฐานสาธารณะที่พิสูจน์ได้ว่าโมเดลใดดีกว่าในด้านการเขียนโค้ด การให้เหตุผล การใช้เครื่องมือ หรือความเข้าใจแบบหลายรูปแบบสำหรับทุกงาน
ใช้ข้อมูลจากแคตตาล็อกปัจจุบันเพื่อเลือกเส้นทางแรกที่เหมาะสม จากนั้นวัดผลลัพธ์ที่ยอมรับได้ ประเภทของความล้มเหลว การลองใหม่ และต้นทุนรวมของคุณเอง การอัปเดตที่สำคัญถัดไปคือรายงานการเปรียบเทียบมาตรฐานที่มีชุดงานที่กำหนดไว้ การทดลองซ้ำ วิธีการที่แท้จริง และข้อสรุปที่กำหนดขอบเขตไว้อย่างชัดเจน ไม่ใช่แค่การจัดอันดับผู้นำที่ดังกว่าเดิม
ลองใช้ดูสิ ChinaAPI . โมเดลทุกรุ่นในบทความนี้ใช้งานได้จริงผ่านจุดเชื่อมต่อเดียว ไม่จำเป็นต้องมีบัญชีหรือหมายเลขโทรศัพท์ในจีนแผ่นดินใหญ่ ทดลองใช้งานฟรีได้ $2
เริ่มใช้งานฟรี — รับเครดิต $2 ดูราคาแบบเรียลไทม์