# 商用 LLM 通用转发网关市场竞争调研报告（详版）

- 版本：v1.1
- 日期：2026-03-16
- 适用对象：创业团队、产品负责人、投融资材料准备、企业内部立项评审
- 研究对象：面向企业/开发者的“多模型统一接入 + 路由 + 治理 + 计费”的商用网关平台

## 1. 执行摘要

本报告结论：

1. “统一 API 转发”本身已经商品化，单点价值不足，难形成长期壁垒。
2. 市场仍有空间，但价值中心已从“接模型”转向“成本治理 + 质量路由 + 企业合规”。
3. 可行切入点是“企业级多租户网关 + FinOps（成本优化）+ Governance（策略治理）”。
4. 竞争环境可分三层：
   - 第一层：AI 原生网关平台（OpenRouter、Portkey、LiteLLM、Cloudflare AI Gateway、Kong AI Gateway、Helicone）。
   - 第二层：云厂商模型平台（AWS Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI/AI Foundry、阿里云百炼、百度千帆、火山方舟、腾讯混元）。
   - 第三层：开源自建与代理方案（LiteLLM OSS、One API/New API、Sub2api 等）。
5. 商业化上，推荐采用“BYOK 订阅 + 代付加价 + 企业版年约”的混合模型，而不是纯 token 差价。

[推断] 未来 12-24 个月，赛道核心竞争将集中在：
- 路由质量评估能力（不是规则配置数量）
- 跨供应商成本优化与预算闭环
- 企业合规（数据边界、审计、权限）
- 生态集成（CI/CD、API 网关、可观测、计费系统）

## 2. 研究方法与边界

## 2.1 方法

1. 以官方文档、官方定价页、官方产品页为主（优先级最高）。
2. 对同一能力尽量使用“功能-定价-政策”三证合一验证。
3. 对缺失字段明确标注“公开信息未披露”，不做强行推断。

## 2.2 时间边界

- 数据核验时间：2026-03-16。
- 由于 LLM 价格、模型列表、预览版策略变化频繁，建议每月滚动更新一次关键字段。

## 2.3 范围边界

- 本报告聚焦“网关与路由平台竞争”，不展开基础模型能力评测（例如推理准确率 benchmark）。
- 不将纯应用层 AI 产品（聊天助手、Agent 应用）视作直接竞争者。

## 3. 赛道定义与价值链

目标产品（你要做的）在价值链中的位置：

1. 上游：模型与推理供应商（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek、xAI、云厂商托管模型）。
2. 中游：网关与治理层（统一 API、路由、缓存、回退、策略、计费、审计）。
3. 下游：企业应用与开发团队（客服、销售、研发助手、内容生产、行业 Copilot）。

网关层必须解决的核心业务问题：

1. 成本：在质量约束下持续降本。
2. 稳定性：供应商故障/限流时的弹性切换。
3. 可控性：多租户预算、权限、审计、数据策略。
4. 运维效率：统一日志、可观测、告警、SLA 追踪。

## 4. 竞争格局总览（分层）

## 4.1 第一层：AI 原生网关（直接竞争）

### 4.1.1 OpenRouter

- 定位：聚合多模型、多提供商路由与支付结算。
- 关键能力（官方）：
  - Provider 路由排序（价格、上下文长度、吞吐、延迟等维度）。
  - 自动回退（allow_fallbacks）。
  - 支持提示词缓存控制与缓存命中观测字段。
  - 隐私策略默认日志保留期与零日志能力选项。
- 风险：
  - 在“聚合器 + 交易撮合”模式下，企业客户可能关注合规与专属部署能力。

### 4.1.2 Portkey

- 定位：AI Gateway + Guardrails + Observability 的一体平台。
- 关键能力（官方）：
  - 统一网关、流量管控、策略与插件式增强。
  - 明确的套餐分层（含免费、增长、专业与企业）。
- 风险：
  - 面向中大型团队时，功能覆盖较完整，你的差异化需要集中在更强的成本优化算法和行业模板。

### 4.1.3 LiteLLM（OSS + 企业版生态）

- 定位：OpenAI 兼容的多供应商接入层，偏开发者与平台工程团队。
- 关键能力（官方）：
  - 广泛 provider 兼容（文档列出大量模型来源）。
  - 支持网关代理方式，易作为企业自建基础层。
- 风险：
  - 作为开源底座，压缩了“基础转发”的商业溢价空间。

### 4.1.4 Cloudflare AI Gateway

- 定位：依托 Cloudflare 边缘网络的 AI 请求网关与日志治理。
- 关键能力（官方）：
  - 统一代理接入、日志与监控。
  - 计费以日志量为核心（公开有免费档与按量单价）。
- 风险：
  - 基础网关能力强，若客户已在 Cloudflare 体系内，你的切入点需强调“跨云/跨地域统一治理 + 成本优化深度”。

### 4.1.5 Kong AI Gateway

- 定位：企业 API 管理厂商向 AI 治理延展。
- 关键能力（官方）：
  - 基于成熟 API Gateway 体系，提供 AI 流量治理、令牌使用控制、敏感信息防护等。
- 风险：
  - 在大型企业采购链路中，Kong 具有既有渠道优势（API 平台团队熟悉）。

### 4.1.6 Helicone（网关 + 可观测方向）

- 定位：LLM 可观测与优化平台，提供网关能力。
- 关键能力（公开页面）：
  - 强调日志、追踪、成本可视化，网关能力迭代中。
- 风险：
  - 若其网关成熟度继续提升，会与中小团队“先监控后治理”的需求强耦合。

## 4.2 第二层：云厂商模型平台（强替代竞争）

这类平台不总以“独立网关”售卖，但通过“官方托管模型 + 统一调用 + 企业治理”形成强替代。

### 4.2.1 AWS Bedrock

- 强项：
  - 多模型家族接入、企业合规、与 AWS 生态深度融合。
  - 官方明确不同模型/模式计费（包括按需、批处理等差异）。
- 对你威胁：
  - 对 AWS 深度用户，Bedrock 可直接替代第三方网关。

### 4.2.2 Google Vertex AI + Gemini

- 强项：
  - 平台侧治理、企业安全、与 GCP 数据平台联动。
  - Gemini API 与 Vertex 定价路径明确，便于采购。
- 对你威胁：
  - 若客户主要在 GCP，上手成本低，网关外采动力下降。

### 4.2.3 Azure OpenAI / Azure AI Foundry

- 强项：
  - 企业采购与合规优势、区域与数据边界方案、与微软体系整合。
- 对你威胁：
  - 大企业已存在 Azure 合同与安全基线，迁移成本高。

## 4.3 第三层：中国区平台（本地化替代与区域强竞争）

### 4.3.1 阿里云百炼（Model Studio）

- 官方信息显示：
  - 提供模型 API 平台与 OpenAI SDK 兼容调用方式。
  - 支持在单平台接入多模型。
- 竞争意义：
  - 对中国区客户，合规与采购便利显著，能直接替代海外网关方案。

### 4.3.2 百度千帆

- 官方信息显示：
  - 提供企业级模型开发平台、模型与应用构建能力。
  - 明确兼容 OpenAI 调用风格的接口说明。
- 竞争意义：
  - 在政企、传统行业数字化项目中具备渠道与生态优势。

### 4.3.3 火山方舟（Volcengine Ark）

- 官方信息显示：
  - 提供模型服务价格说明与 OpenAI 兼容调用说明。
- 竞争意义：
  - 以“平台 + 模型 + 基础设施”一体化竞争，对中大型客户吸引力高。

### 4.3.4 腾讯混元（Tencent Hunyuan）

- 官方信息显示：
  - 提供 OpenAI API 兼容接入说明与模型计费说明。
- 竞争意义：
  - 与腾讯云生态绑定明显，利于已有云客户快速落地。

## 4.4 第四层：开源代理与自建方案（价格天花板压制）

- 代表：LiteLLM OSS、One API/New API 类项目、Sub2api、自建 API Gateway + 策略插件。
- 竞争特点：
  - 几乎零 license 成本，但需要平台工程与运维能力。
- 对你影响：
  - 你的商业版需要把“总拥有成本（TCO）”讲清楚，证明买你比自建更省钱、更稳、更快。

### 4.4.1 Sub2api（新增：高增长开源中转项目）

- 项目定位（官方仓库描述）：
  - 面向多类上游渠道的 API 转发与配额管理，强调“一个 API Key”整合调用体验。
- 关键信号（截至 2026-03-16）：
  - GitHub Star 约 5.8k，Fork 约 887，公开提交 2,239 次，显示较高社区活跃度。
  - 发布节奏活跃：公开 Releases 89，最新版本发布时间为 2026-03-16。
  - 上游关联项目 `claude-relay-service` 已在仓库说明中提示迁移至 `sub2api`，进一步强化流量聚合效应。
- 竞争意义：
  - 对价格敏感、工程人力有限的团队，Sub2api 形成“可快速上线”的低成本替代。
  - 在“统一转发”需求上，会持续压缩商业网关基础功能的定价空间。
- 风险提示：
  - 项目 README 明确提示“Terms of Service Risk / 仅供学习研究”类免责声明。企业落地时需重点审查上游服务条款、合规边界与账号治理策略。

### 4.4.2 One API（成熟开源分发系统）

- 项目定位（官方仓库描述）：
  - LLM API 管理与二次分发系统，覆盖多家模型供应商并提供统一 API 适配。
- 关键信号（截至 2026-03-16）：
  - GitHub Star 约 30.6k，Fork 约 5.8k，公开提交 1,210 次，长期社区影响力强。
  - 公开 Releases 55，最近发布显示为 2025-02-02。
- 竞争意义：
  - 在中文开发者社区渗透深，作为“低成本中转”默认选项之一，会持续压缩商用网关基础能力的付费空间。
- 风险提示：
  - 仓库“注意”章节强调 MIT 协议下的署名要求与风险自担；企业二开或商用需做 license 合规核查。

### 4.4.3 New API（高活跃一体化网关项目）

- 项目定位（官方仓库描述）：
  - 统一 AI 模型聚合与分发平台，支持 OpenAI-compatible、Claude-compatible、Gemini-compatible 协议转换。
- 关键信号（截至 2026-03-16）：
  - GitHub Star 约 20.9k，Fork 约 4.1k，公开提交 5,403 次，公开 Releases 456（最新 2026-03-14）。
- 竞争意义：
  - 在“统一协议 + 多模型聚合 + 快速部署”上形成明显替代，特别适合预算有限且具备基础运维能力的团队。
- 风险提示：
  - README 明确“for personal learning purposes only”，并提示需遵守 OpenAI ToU 与中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》。
  - 采用 AGPLv3，企业商用与二次分发需重点评估开源义务边界。

## 5. 竞品能力矩阵（精简版）

说明：以下“有/部分/未明确”基于公开信息，企业私有能力可能高于公开文档。

| 竞品 | 统一 API | 多模型路由 | 自动回退 | 成本看板/预算 | 合规/隐私控制 | 部署形态 | 主要商业模式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenRouter | 有 | 强 | 有 | 部分 | 有（含零日志选项） | 公有平台 | 按量 + 平台服务 |
| Portkey | 有 | 强 | 有 | 强 | 强 | SaaS + 企业 | 订阅 + 企业合同 |
| LiteLLM OSS | 有 | 中 | 部分 | 部分 | 依赖自建策略 | 自建为主 | 开源 + 企业扩展 |
| Cloudflare AI Gateway | 有 | 中 | 部分 | 中（日志计费） | 强（云边缘体系） | SaaS | 按量 |
| Kong AI Gateway | 有 | 中 | 中 | 中 | 强 | 企业部署/SaaS | 企业授权 |
| Helicone | 有 | 部分 | 部分 | 强（可观测） | 部分 | SaaS | 订阅/按量 |
| Sub2api（开源） | 有 | 中 | 部分 | 部分 | 依赖自建策略 | 自建为主 | 开源 |
| One API（开源） | 有 | 中 | 部分 | 部分 | 依赖自建策略 | 自建为主 | 开源 |
| New API（开源） | 有 | 中 | 部分 | 部分 | 依赖自建策略 | 自建为主 | 开源 |
| AWS Bedrock | 有（平台统一） | 中 | 部分 | 中 | 强 | 公有云 | 按量 |
| Vertex AI | 有（平台统一） | 中 | 部分 | 中 | 强 | 公有云 | 按量 |
| Azure OpenAI | 有（平台统一） | 中 | 部分 | 中 | 强 | 公有云/区域 | 按量 |
| 阿里云百炼 | 有 | 中 | 部分 | 中 | 强 | 公有云 | 按量 |
| 百度千帆 | 有 | 中 | 部分 | 中 | 强 | 公有云 | 按量 |
| 火山方舟 | 有 | 中 | 部分 | 中 | 强 | 公有云 | 按量 |
| 腾讯混元 | 有 | 中 | 部分 | 中 | 强 | 公有云 | 按量 |

## 6. 定价竞争观察（关键）

## 6.1 上游模型价格差异巨大

公开定价显示，不同供应商在输入/输出 token 维度价差明显，且同一供应商在标准版、轻量版、预览版之间差异较大。

对网关业务的含义：

1. 如果你的路由策略只做“可用性”，价值有限。
2. 如果能在质量阈值内稳定完成“成本最优路由”，就有稳定货币化空间。
3. 需要建立“按任务类型自动路由”的策略库，而非单一模型默认值。

## 6.2 网关层定价常见三类

1. 按请求/日志/事件计费（如日志量、请求量）。
2. 平台订阅计费（按团队/API key/项目数/功能包）。
3. 代付加价（在模型成本上附加服务费）。

[推断] 最稳健的商业模型是“订阅 + 代付”，因为：
- 仅按量容易被大客户压价。
- 仅订阅在早期难覆盖平台算力与支持成本。

## 7. 你的可行差异化战略（建议）

## 7.1 不建议的定位

1. “我们接入更多模型”。
2. “我们更便宜的 API 转发”。
3. “OpenAI 兼容就够了”。

这些点都容易被开源或云厂商快速覆盖。

## 7.2 建议的定位

“企业级 LLM FinOps + Governance Gateway”

优先做深四个能力：

1. 质量约束下的成本最优路由
   - 按场景模板（RAG、代码生成、客服问答、摘要、翻译）自动选型。
2. 多租户预算与分账闭环
   - 组织/项目/用户级预算、阈值告警、超额策略。
3. 合规策略中台
   - 数据留存策略、敏感信息检测、可审计访问链路。
4. 可证明的降本结果
   - 每周自动输出“节省报告”（对比基线模型）。

## 7.3 12 个月最小可行商业路径（MVP 到 PMF）

1. 0-3 个月：
   - 聚焦一个 ICP：月模型成本 > $10k 的 AI SaaS 团队。
   - 交付能力：统一 API、基本路由、回退、成本看板。
2. 4-6 个月：
   - 引入策略模板与自动化成本优化。
   - 发布可审计账单与预算控制。
3. 7-12 个月：
   - 推出企业版（SAML/SCIM、审计导出、专属 SLA、私有部署选项）。
   - 建立渠道合作（SI、云咨询、出海服务商）。

## 8. 风险清单与应对

1. 价格透明导致毛利压缩。
   - 应对：从“代采差价”转向“平台价值收费”。
2. 开源替代加速。
   - 应对：开放核心兼容层，商业化聚焦治理与运营闭环。
3. 合规责任上升。
   - 应对：从 Day 1 引入审计日志、密钥托管、数据策略配置。
4. 供应商策略变化。
   - 应对：连接器抽象层、可热切换 provider、模型策略版本化。

## 9. 仍需补充的深入调研（下一轮建议）

为了让市场分析达到“投委会可审阅”级别，建议补三类数据：

1. 客户访谈证据（15-30 家）
   - 当前月度模型成本、采购路径、替代方案、合规红线。
2. 真实对照实验
   - 同任务流量下，单模型 vs 策略路由的成本/延迟/质量对照。
3. 竞争情报跟踪
   - 每月更新竞品功能变动、价格变动、渠道动作、融资进展。

## 10. 可直接用于融资/立项的结论模板

可复用表述：

“我们不做模型，我们做企业 AI 的成本与治理操作系统。通过跨供应商智能路由、预算闭环和合规策略，把 AI 从高不确定成本变成可预测、可审计、可规模化的生产能力。”

## 11. 你 vs 开源替代：销售对比话术（可直接使用）

本节面向销售与解决方案团队，目标是把“统一转发”从价格战拉回到“业务连续性 + 合规 + 财务可控”。

### 11.1 客户常见异议与回应模板

1. 异议：“我们可以直接用 Sub2api/One API/New API，为什么要付费？”  
回应：
“开源方案适合快速试验，但生产环境要承担 24x7 可用性、SLA、审计、权限、账单争议、合规责任。我们卖的不是转发，而是可持续运营能力：稳定性、可审计、可追责和可控成本。”

2. 异议：“功能看起来差不多，价格却更高。”  
回应：
“如果只看接口转发，确实趋同。差异在于异常恢复、预算闭环、组织级权限、账单归因和合规证据链。我们帮助你降低的是总拥有成本（TCO）和事故成本，不是单次请求成本。”

3. 异议：“我们有 DevOps，可以自建。”  
回应：
“可以自建，但请同时评估维护成本：版本跟进、故障值班、安全审计、合规整改和跨团队对账。我们建议先做 4 周并行 PoC，对比真实人力投入和事故率，再决定买还是自建。”

### 11.2 场景化定位话术

1. 面向 AI SaaS（月模型成本 > $10k）  
“第一阶段先帮你每月稳定降本，再在同一条链路上补齐预算控制和客户分账，避免规模增长后财务失控。”

2. 面向中大型企业平台团队  
“我们不是替代你们的基础设施，而是补齐多模型治理层：统一策略、统一审计、统一计费与统一故障响应。”

3. 面向 SI/咨询实施商  
“同一套平台同时服务多个终端客户，天然支持租户隔离与账单归因，显著降低项目交付和后期运维成本。”

## 12. 开源替代可替代概率评分（决策版）

说明：本节用于内部优先级决策，不作为对外宣传。  
[推断] 评分基于公开资料与常见企业采购逻辑，建议每月更新。

### 12.1 评分模型

1. 替代压力指数（0-5，越高越危险）  
`0.30 * 成本优势 + 0.20 * 部署便利 + 0.30 * 功能重叠 + 0.20 * 社区活跃`

2. 商业防御指数（0-5，越高越安全）  
`0.40 * 合规能力 + 0.30 * SLA/稳定性 + 0.30 * 治理深度`

3. 净替代风险（0-5）  
`替代压力指数 - 商业防御指数 + 2.5`（结果截断到 0-5）

### 12.2 当前评估（截至 2026-03-16）

| 竞品 | 替代压力指数 | 商业防御指数（你） | 净替代风险 | 结论 |
|---|---:|---:|---:|---|
| Sub2api | 4.1 | 3.6 | 3.0 | 中高风险，重点防守中小客户价格带 |
| One API | 4.3 | 3.6 | 3.2 | 中高风险，需强化“治理与合规”价值证明 |
| New API | 4.4 | 3.6 | 3.3 | 中高风险，需强化“企业可运营性”差异 |

### 12.3 对应防御动作

1. 产品侧  
优先投入“预算控制 + 审计导出 + 异常回放 + 账单归因”，弱化基础转发功能堆叠。

2. 定价侧  
采用“基础订阅 + 成本节省分成”混合模式，避免被纯 token 差价锚定。

3. 销售侧  
强制要求所有商机提供“自建人力成本估算表”和“事故责任矩阵”，避免只做接口价格比较。

## 13. 六个月竞争情报监控模板（运营版）

目标：将竞品调研从“季度汇报”升级为“每月可执行机制”。

### 13.1 月度监控指标

| 维度 | 指标 | 采集频率 | 预警阈值 | 触发动作 |
|---|---|---|---|---|
| 增长 | Star/Fork 增速 | 每周 | 月增速 > 15% | 评估对应客群流失风险 |
| 迭代 | Release 频率与大版本功能 | 每周 | 出现企业级治理特性 | 更新销售话术与路线图 |
| 定价 | 套餐与按量单价变化 | 每月 | 价格下调 >= 10% | 启动价格带复盘 |
| 合规 | ToS、隐私、license 变更 | 每月 | 关键条款变化 | 法务与产品联合评审 |
| 生态 | 新渠道合作与云市场上架 | 每月 | 进入头部云市场 | 启动渠道应对计划 |

### 13.2 组织分工建议

1. 产品负责人：维护“竞品功能差距清单”。  
2. 解决方案负责人：维护“客户异议与赢单/输单理由”。  
3. 商业分析负责人：维护“价格带与毛利敏感性模型”。  
4. 法务/安全负责人：维护“license 与合规风险台账”。

### 13.3 固定节奏

1. 每周 30 分钟：更新监控数据与异常信号。  
2. 每月 90 分钟：完成竞品风险复盘与优先级重排。  
3. 每季度：更新一次“你 vs 开源替代”总策略，校正产品与定价路线。

## 14. 销售 Battlecard（1 页可复制版）

用途：销售、售前、创始人访谈客户时快速统一口径。  
使用方式：根据客户类型选择 30 秒/2 分钟/10 分钟版本，不建议跨版本混用。

### 14.1 30 秒版（电梯话术）

“开源网关适合快速试验，但企业真正买单的是可运营性。我们提供跨模型的稳定路由、预算与分账闭环、审计和合规控制，让 AI 成本可预测、责任可追溯、故障可恢复。你买的不是转发接口，而是生产级运营能力。”

### 14.2 2 分钟版（首次会议）

1. 现状确认  
“你们现在的问题通常不在‘接不到模型’，而在三件事：成本失控、故障难排、审计和权限不清。”  

2. 方案定位  
“我们在现有云和模型之上，增加一层企业级治理：智能路由降本、SLA 级回退、组织级预算与账单归因、合规审计导出。”  

3. 价值承诺  
“4 周并行 PoC，不改你们业务接口。我们一起用真实流量比三件事：单位成本、可用性、运维投入。结果好再扩大。”  

### 14.3 10 分钟版（深度评估）

1. 为什么不用纯开源  
- 开源适合起步，但生产环境会出现隐性成本：值班、升级、兼容、审计、账单争议处理。  
- 采购决策最终看 TCO，不是单请求价格。  

2. 我们的核心差异  
- 成本层：按任务类型自动路由与回退，降低单位输出成本。  
- 治理层：组织/项目/用户三级预算与限额策略。  
- 合规层：密钥托管、审计链路、策略留痕、责任边界清晰。  
- 运营层：统一观测、异常回放、跨供应商故障演练。  

3. 如何验证  
- 第 1 周：接入与基线测量（单模型基线）。  
- 第 2-3 周：策略路由 AB 对照。  
- 第 4 周：产出成本、可用性、人力投入三项报告。  

### 14.4 异议速查（可直接抄用）

| 客户异议 | 推荐回答（简版） | 禁忌回答 |
|---|---|---|
| “开源免费，你们太贵。” | “我们对比的是总成本，不是单价。生产运维、审计与事故成本通常远高于接口差价。” | “我们功能更多所以更贵。” |
| “我们团队能自建。” | “可以，我们建议 4 周并行 PoC，用真实人力和事故数据决定买或自建。” | “自建做不出来。” |
| “我们只关心价格。” | “可以先按降本目标签约，用节省结果来定扩容。” | “低价我们也能给。” |
| “合规暂时不急。” | “合规通常在上量后才爆发，提前布好审计和权限成本最低。” | “不合规会被罚。” |

### 14.5 关键资格判断（BANT 简化）

1. Budget：是否有明确 AI 成本预算与负责人。  
2. Authority：是否能拉到平台、财务、安全三方共同评估。  
3. Need：是否已出现成本超支、故障频发、账单归因不清。  
4. Timeline：是否能在 4-8 周内启动 PoC。

判定规则（建议）：  
- 4 项满足 3 项以上，进入 PoC。  
- 低于 3 项，转培育线索，不投入深度售前。

## 15. 月度量化评分模板（可直接填数）

用途：把“感觉竞争激烈”变成可追踪指标。  
频率：每月一次，固定在月末更新。

### 15.1 输入字段（每家竞品 10 个数）

| 编号 | 字段 | 说明 | 取值建议 |
|---|---|---|---|
| X1 | 月 Star 增速 | 当月新增 Star / 上月 Star | 0-1 |
| X2 | 月 Fork 增速 | 当月新增 Fork / 上月 Fork | 0-1 |
| X3 | 月 Release 数 | 当月发布版本数量 | 0-20 |
| X4 | 关键功能新增数 | 与你直接冲突功能新增项 | 0-10 |
| X5 | 价格变化率 | 负值=降价，正值=涨价 | -1 到 1 |
| X6 | 大客户案例数 | 公开新增企业案例 | 0-20 |
| X7 | 生态扩展数 | 新云市场/渠道/集成数量 | 0-20 |
| X8 | 合规声明强化数 | 新增合规文档或认证动作 | 0-10 |
| X9 | 社区活跃度 | 关键 issue/PR 活跃度评分 | 0-5 |
| X10 | 你方输单次数 | 当月因该竞品输单数 | 0-20 |

### 15.2 标准化与得分公式

1. 标准化（0-5）  
- 增长类：`score = min(5, 原值 / 阈值 * 5)`  
- 风险逆向类（例如涨价）：按业务设定正负方向后统一映射。  

2. 替代压力指数（0-5）  
`P = 0.15*S(X1)+0.10*S(X2)+0.10*S(X3)+0.20*S(X4)+0.10*S(X5)+0.10*S(X6)+0.10*S(X7)+0.05*S(X8)+0.05*S(X9)+0.05*S(X10)`

3. 商业防御指数（0-5，内部填写）  
`D = 0.35*合规得分 + 0.35*SLA得分 + 0.30*治理深度得分`

4. 净替代风险（0-5）  
`R = clamp(P - D + 2.5, 0, 5)`

风险分级建议：  
- `0.0-1.9`：低风险（监控即可）  
- `2.0-2.9`：中风险（准备话术和功能补丁）  
- `3.0-3.9`：中高风险（进入路线图和销售联动）  
- `4.0-5.0`：高风险（启动专项战役）

### 15.3 月报模板（复制即用）

```markdown
# 竞品风险月报 - YYYY-MM

## 1) 本月结论
- 最高风险竞品：
- 风险等级变化：
- 主要原因：

## 2) 评分总表
| 竞品 | P替代压力 | D商业防御 | R净替代风险 | 环比 | 处理动作 |
|---|---:|---:|---:|---:|---|
| Sub2api |  |  |  |  |  |
| One API |  |  |  |  |  |
| New API |  |  |  |  |  |

## 3) 关键变化记录
- 定价变化：
- 功能变化：
- 合规/License变化：
- 销售输单/赢单变化：

## 4) 下月动作
1.
2.
3.
```

### 15.4 执行注意事项

1. 评分模型必须保持 3 个月不改权重，避免“追着结果改模型”。  
2. 同一个指标必须由同一个角色维护，保证口径一致。  
3. 每月只输出 3 条动作，超过 3 条会削弱执行力。

## 附录 A：关键证据源（官方链接）

### A.1 网关与直接竞品

1. OpenRouter 定价页：https://openrouter.ai/pricing
2. OpenRouter Provider Routing：https://openrouter.ai/docs/features/provider-routing
3. OpenRouter 隐私与日志：https://openrouter.ai/docs/features/privacy-and-logging
4. Portkey 定价：https://portkey.ai/pricing
5. Portkey AI Gateway 文档：https://portkey.ai/docs/product/ai-gateway
6. LiteLLM 文档（provider 与网关能力）：https://docs.litellm.ai/docs/proxy/providers
7. Cloudflare AI Gateway：https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/
8. Cloudflare AI Gateway 定价：https://developers.cloudflare.com/ai-gateway/reference/pricing/
9. Kong AI Gateway：https://konghq.com/products/kong-ai-gateway
10. Helicone 网关文档：https://docs.helicone.ai/helicone-headers/gateway
11. Sub2api GitHub 仓库：https://github.com/Wei-Shaw/sub2api
12. claude-relay-service（迁移说明）：https://github.com/Wei-Shaw/claude-relay-service
13. One API GitHub 仓库：https://github.com/songquanpeng/one-api
14. New API GitHub 仓库：https://github.com/QuantumNous/new-api
15. Sub2api Releases：https://github.com/Wei-Shaw/sub2api/releases
16. One API Releases：https://github.com/songquanpeng/one-api/releases
17. New API Releases：https://github.com/QuantumNous/new-api/releases

### A.2 云厂商与模型平台（替代竞争）

1. AWS Bedrock 定价：https://aws.amazon.com/bedrock/pricing/
2. Google Gemini API 定价：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
3. Google Vertex AI 定价：https://cloud.google.com/vertex-ai/pricing
4. Azure OpenAI 定价：https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/cognitive-services/openai-service/
5. Azure AI Foundry 定价：https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/ai-foundry/

### A.3 模型供应商定价与政策（上游成本约束）

1. OpenAI API 定价：https://openai.com/api/pricing/
2. OpenAI Enterprise Privacy：https://openai.com/enterprise-privacy/
3. OpenAI API 数据策略：https://platform.openai.com/docs/guides/your-data
4. Anthropic 定价：https://docs.anthropic.com/en/docs/about-claude/pricing
5. xAI 模型与定价：https://docs.x.ai/docs/models
6. DeepSeek 定价：https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing

### A.4 中国区平台

1. 阿里云百炼产品页：https://www.alibabacloud.com/en/product/model-studio
2. 阿里云百炼 OpenAI 兼容说明：https://help.aliyun.com/zh/model-studio/compatibility-of-openai-with-dashscope
3. 百度千帆产品页：https://cloud.baidu.com/product/wenxinworkshop
4. 百度千帆 OpenAI 兼容说明：https://cloud.baidu.com/doc/qianfan-api/s/9m7p0h2q4
5. 火山方舟模型服务价格说明：https://www.volcengine.com/docs/82379/1542535
6. 火山方舟 OpenAI 兼容说明：https://www.volcengine.com/docs/82379/1464656
7. 腾讯混元 OpenAI 兼容说明：https://cloud.tencent.com/document/product/1729/111008
8. 腾讯混元计费说明：https://cloud.tencent.com/document/product/1729/97731

## 附录 B-技术补充：开源技术竞品深度分析（代码级）

- 文档：`docs/llm_gateway_open_source_competitors_technical_analysis_2026-03-16.md`
- 覆盖项目：`sub2api`、`one-api`、`new-api`、`litellm`
- 内容范围：路由架构、调度算法、计费一致性、限流安全、运维能力、License 商用风险、90 天技术路线建议

## 附录 C-技术蓝图：商用网关 90 天落地方案

- 文档：`docs/llm_gateway_product_technical_blueprint_v1_2026-03-16.md`
- 内容范围：目标边界、系统架构、模块设计、数据模型、API 契约、SLA 指标、周级实施计划

## 附录 D：声明

- 本报告采用公开资料分析，不构成法律、财务或投资建议。
- 若用于正式融资材料，建议追加第三方法务与合规审阅。

## 附录 E-竞品补充：功能清单 + 商业模型 + 技术优劣

- 文档：`docs/llm_gateway_competitor_function_business_2026-03-16.md`
- 内容范围：54 项功能清单、P0 功能覆盖矩阵、商业模型矩阵、技术优劣评分、机会空白

## 附录 F-产品规划路线图（非技术）

- 文档：`docs/llm_gateway_product_strategy_roadmap_2026-03-16.md`
- 内容范围：ICP 分层、定位与价值主张、0-12 月路线图、商业化与 GTM、业务里程碑

## 附录 G-PRD v0（产品版）

- 文档：`docs/llm_gateway_prd_v0_2026-03-16.md`
- 内容范围：背景与目标、用户画像、P0/P1/P2 需求、核心流程、验收标准、发布计划
