高昂的价格、频繁的服务降级、不稳定的网络连接——Claude、Codex 的隐性成本远超想象。
小青龙深度优化国产大模型体验,同等能力下成本降低 80%+,服务可用性达 99.9%。
从成本、稳定性、技术体验五个维度对比
国产模型 Token 价格仅为 Claude/Codex 的 1/8 到 1/10。结合小青龙 Harness 架构的 Token 压缩技术,实际使用成本可降低 80% 以上。
境内节点部署,无需翻墙,不受国际网络波动影响。Claude/Codex 频繁出现的服务降级、限流问题,在国产模型上极少发生。
支持私有化部署,模型参数、API 行为完全可控。遇到问题可快速定位,无需依赖海外厂商的响应节奏。
境内服务器,网络延迟 <100ms,远低于海外模型的 300-500ms。长文本生成场景体验提升尤为明显。
在中文理解、古诗词、网络用语、行业术语等方面,国产模型表现优于或持平国际模型,无需额外的提示词工程。
中文技术支持团队,响应及时。遇到 API 问题、配额调整等需求,沟通效率高,无需跨时区等待。
除了显性价格,还有这些隐藏成本需要考虑
专为国产模型优化的 Harness 架构,让 Token 使用更高效、更经济

小青龙独创的 Harness 架构,专为国产大模型场景深度优化。通过智能 Session 管理、动态上下文压缩、多模型负载均衡, 实现国产 Token 利用率提升 40%+,响应速度提升 35%。
自动识别冗余信息,智能压缩历史对话,同等效果下减少 30-50% Token 消耗
根据任务类型自动选择最优国产模型,复杂任务拆分执行,降低单次调用成本
只传递变化信息,避免全量上下文重复传输,长对话场景 Token 节省可达 60%
细粒度 Token 使用追踪,可视化成本分析,帮助企业优化 AI 预算分配
小青龙已接入国内主流大模型,能力对标国际先进水平
从境外模型到国产模型的无缝切换
"在关键基础设施和敏感数据领域,使用自主可控的国产 AI 模型不是选择题,而是必答题。数据主权是数字时代国家主权的重要组成部分。"
立即体验小青龙,在保障数据主权的前提下,释放 AI 的全部潜力。