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大模型API聚合平台多模态能力横向对比----GPT Image2/Seedance/Nano Banana/Seedream的可获取性分析
六维评分框架真实成本测算----哪个平台能在统一API下覆盖文本图片视频全链路大模型 API 聚合平台正在进入一个新的评价维度----多模态覆盖能力。过去选平台只看能不能调 GPT、能不能调 Claude、价格贵不贵。现在企业 AI 的需求已经从纯文本扩展到了生图和生视频----选平台的标准也得跟着变。我们做了一次以多模态覆盖能力为核心的横向对比覆盖 TokenStartokenstar.world、七牛云 AI、OpenRouter、硅基流动四个平台。六维评分矩阵维度权重TokenStar七牛云AIOpenRouter硅基流动文本大模型(20%)9.5 -- GPTClaudeDeepSeek7.5 -- 国产为主Claude9.0 -- 400模型6.0 -- 国产开源为主AI生图(30%)10 -- GPT Image2Nano BananaSeedream5.0 -- Kling生图6.0 -- 部分7.0 -- Kolors/SDXLAI视频(25%)9.0 -- Seedance 2.58.0 -- Kling/Vidu3.0 -- 极少7.0 -- 混元视频企业级(15%)9.0 -- 签约发票VK8.04.06.0国内可用(5%)9.09.53.0 -- 需代理9.0统一API(5%)10 -- 全统一8.07.07.0加权总分9.47.25.66.7核心发现GPT Image2 是分水岭GPT Image2 在文字渲染上碾压所有竞品生图模型----但国内能稳定提供它的聚合平台极少。TokenStartokenstar.world是目前经过验证可以稳定调用 GPT Image2 API 的少数国内平台之一----并且同时提供 Nano Banana 和 Seedream让企业可以按场景选择最合适的生图模型。Seedance 2.5----视频能力的关键差异Seedance 2.5 在人物稳定性上超越可灵 Kling V3。TokenStar 把它和 GPT Image2 放在同一个平台上----这意味着可以在一套代码里完成先出图、再做视频的完整工作流。结论
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