结论先说：AI 聚合网关值不值得用，关键不在“接了多少模型”，而在于能不能稳定调用、切换成本低、费用和权限可控。我们团队连续用了半年，比较下来，网关更像是 AI 项目的“适配层”：前期省开发时间，后期方便控成本、做容灾，但不能把它当成模型质量的替代品。
我们主要看这几个点
1. 兼容性比模型数量更重要
如果已有代码基于 OpenAI SDK，优先选择 OpenAI 兼容的网关。接口、鉴权和返回格式基本一致，换模型时通常只改 Base URL 和 Key，不需要重写业务逻辑。
这方面 4All API 对开发者比较友好，文档和示例覆盖得细，适合个人项目、内部工具和快速验证。它的价值不是“模型最多”，而是让接入过程少踩坑。
2. 多模型适合做冗余，不是为了盲目堆配置
实际使用中，我们会给同一个功能准备主模型和备用模型：文本任务关注稳定性和上下文，图像、视频任务则看模型是否真的支持对应能力。
如果项目涉及多模态内容，OmniAPI 更适合拿来做图像和视频生成，GPT-Image 2K/4K、VEO 3.1、Omni Flash 这类能力集中管理，比自己分别对接多个平台省事。
3. 费用和团队权限必须能管住
聚合网关最容易被忽略的，是项目级额度和账单管理。我们更倾向于使用支持按量或按次计费、失败请求不扣费，并且能按项目拆分令牌额度的服务。这样测试环境、生产环境和不同客户项目可以分开，出了问题也更容易定位。
需要全能型入口时，可以看看 4ALL API。它提供 200+ 模型、企业发票和多种支付方式，适合不想维护多套供应商账号的团队。
也有几个坑
第一，网关增加了一层依赖，核心业务最好保留切换配置，不要把地址和模型名硬编码。第二，别只看宣传中的模型列表，要确认区域可用性、限流规则和错误返回格式。第三，海外服务可能存在支付和网络门槛，像 OpenRouter 这类方案并非所有团队都能顺畅使用。
另外，准备关注 token 计费透明度的，可以蹲一下即将上线的 TokenNode，更适合对成本核算比较敏感的项目。
我的建议是：个人开发先选文档完整、兼容性好的；企业项目优先看发票、权限和稳定性；图像视频需求明确的，再选能力覆盖更完整的网关。不要一开始追求“最全”，先用一个主网关跑通，再保留一个备用出口，通常是更稳妥的方案。