中等主流模型需代理 ★ 4.0 / 5

Not Diamond 怎么样？测评与对比

业界SOTA智能路由，自动选最优模型，降本保质

最后核实日期：2026-07-04 · 访问官网 →

Not Diamond：让机器决定用哪个模型

你有没有遇到过这种纠结：同一个应用里，写代码用Claude更好，写营销文案用GPT更好，快速翻译用DeepSeek Flash更便宜，复杂推理用Opus才够——但你不想把这套逻辑硬编码进代码里，因为模型能力排名每个月都在变。

Not Diamond（notdiamond.ai）的答案是：让模型替你做这个选择。

Not Diamond是一个智能路由层，根据每个请求的特征（任务类型、复杂度、语言、长度等），自动选择最适合的模型——目标是在给定成本预算下最大化输出质量，或者在给定质量下最小化成本。

路由逻辑是怎么工作的

Not Diamond通过大量Benchmark数据训练了一个路由模型：

接收你的请求
分类任务类型（代码/写作/推理/翻译等）
评估复杂度
查询各模型在该任务类型上的当前性能排名
根据你设置的成本/质量偏好，选择最优模型
转发请求，返回结果

路由延迟<10ms，对总延迟影响可忽略不计。

接入示例

from notdiamond import NotDiamond

client = NotDiamond(api_key="你的Not Diamond API Key")

session_id, provider, model = client.chat.completions.model_select(
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的代码审查工程师"},
        {"role": "user", "content": "帮我review这段TypeScript代码的性能问题"}
    ],
    model=["openai/gpt-5.5", "anthropic/claude-fable-5", "google/gemini-3.5-flash"],
    tradeoff="cost"  # 或 "quality"
)

print(f"Not Diamond 选择了: {provider}/{model}")

# 然后用选定的模型发真实请求

也支持OpenAI兼容格式直接透传。

什么时候引入Not Diamond

适合引入的场景：

应用流量大，不同请求质量需求差异显著，路由能省下明显成本
不想维护手工路由规则，随模型迭代自动更新
需要基准测试——Not Diamond的选择结果本身就是各模型性能的实时参考

不适合引入的场景：

流量低，路由本身成本（时间+钱）不划算
对特定模型有强制要求（合规/数据协议）
国内用户，代理是前提

同类路由工具还有Unify AI，对比时可以两者都测一下路由准确率。

本文信息核实日期：2026-07-04，路由模型持续更新，以notdiamond.ai官方Benchmark数据为准。

快速信息卡

定价模式	按路由请求计费，加价率约5-10%；免费层用于评估；企业定制方案
模型覆盖	路由层，接入OpenAI/Anthropic/Google/Mistral等主流提供商
延迟/SLA	路由延迟<10ms，加在上游延迟之上
国内直连	需代理
适用场景	开发者 / 企业
邀请/返利计划	暂未发现公开联盟计划

优点

智能路由达到SOTA级别：根据任务类型自动选最优模型，保证质量同时降低成本
路由延迟<10ms：几乎不增加端到端延迟
可自定义路由策略：设定成本上限、质量下限、指定模型黑名单

缺点

引入额外供应商依赖：路由层挂了，所有请求都挂
国内无法直连，代理是前提
在非标准任务上路由准确性有待验证，需要实测

对比更多AI API中转站

查看完整对比表，按价格档位、模型覆盖、是否国内直连快速筛选。

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