1) 截图设计拆解：Pro vs Ultimate（两条“产品路径”）

对你平台的启发：不要把“接入模型”当作单一维度的“更多=更好”，而要把模型池绑定到用户意图路径： Agent 路径（对话、工具调用、结构化输出） vs 创作路径（图像/视频/语音生成、并发、版权条款）。

2) 可复制的产品策略：把模型池做成「分层 + 路由 + 权益」

2.1 分层（建议）

2.2 路由（建议）

• 先按模态分池（chat / image_gen / image_edit / video / audio…），别让 LLM 当“万能锤子”。
• 再按 SLA 选层：质量优先 → flagship；低延迟 → fast；默认 → balanced。
• 同层动态排序：健康度（成功率/超时率）、拥塞、单位成本、用户偏好。
• 内置 fallback：失败自动切换到第二供应商，保证体验与稳定。

2.3 权益（建议）——“无限”要做成可控形态

• 无限 = 受控体验 只在你定义的“智能体模板 / 工作流”里无限（可缓存、可限流、可追踪）。
• 无限 = 公平使用（FUP） 定义合理阈值（请求/分钟、并发、日量），超出回落到积分计费。
• 无限 = 路由权在平台 允许平台在同层级模型间切换（拥塞/降本/灰度）。

3) 结合 SOTA 榜：推荐模型池（按模态）

下面表格来自公开榜单的“全局排行榜”快照（2025-12-31）。榜单会变化，你应当把它当作候选池， 再用你自己的线上指标（成功率、平均延迟、用户满意度、单位成本）决定默认路由。

3.1 通用 LLM（Chat/Agent）：Chatbot Arena+（OpenLM.ai）Top 10

数据源：openlm.ai Chatbot Arena+（榜单会变化）

3.2 文生图（Text-to-Image）：Artificial Analysis Top 10（ELO）

数据源：artificialanalysis.ai 文生图榜单（ELO/价格）

3.3 图片编辑（Image Editing）：Artificial Analysis Top 10（ELO）

数据源：artificialanalysis.ai 图片编辑榜单（ELO/价格）

3.4 文生视频（Text-to-Video）：Artificial Analysis Top 10（ELO）

数据源：artificialanalysis.ai 文生视频榜单（ELO/价格）

3.5 语音：STT（ASR）与 TTS（Speech Arena）

STT（Speech-to-Text）：建议做“两条路线”

数据源：artificialanalysis.ai Speech-to-Text（WER/速度/价格）

TTS（Text-to-Speech）：Artificial Analysis Speech Arena Top 10（ELO）

数据源：artificialanalysis.ai Text-to-Speech Leaderboard（Speech Arena）

4) 接入架构：模型注册表（Registry）& 路由器（Router）

多供应商接入的关键是“统一抽象”：把不同 API 的差异收敛到一个内部接口，并且把成本/限流/能力写进模型元数据。

4.1 模型注册表（推荐：配置中心 / DB）

{
  "id": "openai:gpt-5.2-high",
  "provider": "openai",
  "tier": "flagship",
  "modality": ["text", "vision"],
  "capabilities": {
    "tool_calling": true,
    "json_mode": true,
    "long_context": true
  },
  "limits": {
    "max_context_tokens": 200000,
    "rpm": 60,
    "tpm": 200000
  },
  "economics": {
    "billing_unit": "points",
    "points_multiplier": 1.0
  },
  "entitlement": {
    "allowed_plans": ["pro", "enterprise"],
    "unlimited_in_workflow": ["agent_chat"]  // 仅在受控工作流内“无限”
  },
  "routing": {
    "default_for": ["agent_orchestrator", "complex_reasoning"],
    "fallbacks": ["google:gemini-3-pro", "anthropic:claude-opus-4.5-thinking"]
  }
}

4.2 路由器（Router）伪代码：按任务 + SLA + 成本自动选型

// TypeScript 风格伪代码
type Task = {
  type: "chat" | "code" | "vision" | "image_gen" | "image_edit" | "video_gen" | "stt" | "tts";
  needTools?: boolean;
  needJson?: boolean;
  quality?: "low" | "med" | "high";
  latencyTargetMs?: number;
  budgetPoints?: number;
  plan?: "free" | "creator" | "pro" | "enterprise";
};

function route(task: Task) {
  const pool = pickPool(task.type);

  // 权益过滤：比如“无限”只允许命中某些模型/工作流
  const allowed = filterByPlan(pool, task.plan);

  // 分层：先决定 tier
  const tier = chooseTier(task.quality, task.latencyTargetMs);

  // 排序：健康度/成本/拥塞/能力匹配
  const ranked = rank(allowed, {
    tier,
    needTools: task.needTools,
    needJson: task.needJson
  });

  return {
    primary: ranked[0],
    fallbacks: ranked.slice(1, 4)
  };
}

4.3 观测（必须做）

• 每次调用都记录：模型、prompt tokens、output tokens、延迟、失败原因、重试次数、成本。
• 分供应商健康度：超时率/5xx/限流、地区性波动、峰值拥塞。
• 离线回归集：用你自己的 20–50 个真实任务作为“内部 SOTA”，每周自动跑。

5) 计费：积分（Points）+ “无限”落地

5.1 为什么截图里的平台爱用“积分”

• 对外统一：用户只理解“积分”，不用理解 token/秒/分钟/图像定价。
• 对内可调：不同供应商成本差异巨大，积分倍率可以动态调整（不改用户套餐）。
• 便于做“无限”：把某些模型在某些工作流内设为 points_multiplier = 0，但仍可限流与风控。

5.2 建议的“积分倍率”策略（可直接套用）

5.3 “无限”落地要点

• 明确边界：无限只覆盖你可控的“智能体产品形态”（模板、工具链、缓存、输入限制）。
• 预算守门：对重度请求先用便宜模型做“判别/提纲/检索”，必要时再升级旗舰。
• 防滥用：按用户、按 IP、按工作区做速率限制；对异常模式（批量脚本）降级到积分计费。

6) 上线清单（Checklist）

如果你要快速落地“推荐模型”体验：优先把 Router + Registry + 观测搭好，其次再做价格/权益 UI。

参考链接（榜单/数据源）

• OpenLM.ai — Chatbot Arena+
• Artificial Analysis — Text-to-Image Leaderboard
• Artificial Analysis — Image Editing Leaderboard
• Artificial Analysis — Text-to-Video Leaderboard
• Artificial Analysis — Speech-to-Text（WER/速度/价格表）
• Artificial Analysis — Text-to-Speech Leaderboard（Speech Arena）

注：榜单会随时间变化；本页面记录 2025-12-31 快照，建议你在平台内做“内部 SOTA（真实任务集）”作为最终路由依据。