网宿科技入选信通院“Token 服务能力攀登计划”，实测指标全部优于基线

研发团队用AI写代码时，最怕长任务跑到一半卡住；客服系统在高并发下，毫秒级的延迟都会被用户感知；运营部门调用智能体时，任何一次调用失败都可能打断整条任务链……

当企业把大模型真正用进业务之后，企业对Token服务的要求，已经从“能用”升级为“要稳、要快、要可靠”。

也正因此，Token服务的标准正在被重新定义。

今日，中国信通院公布第三批“词元（Token）服务能力攀登计划”结果。网宿科技凭借边缘AI网关在模型服务性能、稳定性及Token输出效率方面的综合表现，达到企业级 Token服务性能攀登基线，入选第三批“Token服务能力攀登计划”，跻身高质量Token服务梯队。

三项核心指标，定义企业级Token服务基准

Token调用量正以前所未有的速度增长。中国日均Token调用量已从2024年年初的 1000亿次/天，飙升到今年6月初的近175万亿次/天。

当调用规模高频化，行业迫切需要一套统一、客观的性能标准，来衡量不同Token服务对企业级业务的实际支撑能力。

在此背景下，中国信通院启动“词元（Token）服务能力攀登计划”，围绕Token服务工程化落地中的性能、稳定性与成本等关键问题，通过“大模型Token服务性能监测平台”开展测试，并按季度动态更新行业统一的性能基准。

企业级通用场景性能攀登主要考察三项核心指标：

为什么这三项指标如此重要？

TPS直接反映文本生成效率和模型计算吞吐能力，对于长文本、代码生成、报告撰写等任务，TPS往往决定任务完成时间。

TTFT是从用户请求发起到首个Token返回的端到端耗时，包含排队、网络、Prefill计算等全环节，决定用户主观感受到的“反应速度”。在对话、代码生成、Agent工具调用等场景中，TTFT过高不仅会打断交互节奏，还可能让用户误以为服务无响应。

调用成功率则关系到在大量、持续的API请求下，任务能否持续、稳定地运行。

放到企业真实业务场景中，单次调用性能上的差异，会在长期、高频运行中不断累积，最终影响整体业务效率、资源消耗与服务稳定性。

因此，这三项指标共同构成了企业级Token服务的基础能力门槛。

网宿实测：全面超越基线

作为国内率先推出Token服务平台的厂商之一，网宿边缘AI网关聚合了200+主流模型能力，覆盖文本、代码、视频、图像、语音等丰富模型类型，企业通过统一接口即可完成模型调用。

近年来，网宿持续升级在多模型接入、智能调度、精细化运营和生产级保障等方面的能力，为办公辅助、软件编程、广告设计、电商营销、游戏创作等场景的AI应用落地提供支撑。

在信通院实测中，网宿三项核心指标全部优于基线：

这一表现背后，一方面得益于网宿覆盖全球的3000+节点资源和边缘基础设施能力，能够显著降低模型调用时延，并提高稳定性，另一方面，网宿依托自有GPU算力，对模型进行深度定向调优，在更低算力成本下实现更快推理、更高精度，为企业提供更具竞争力的AI引擎。

此次入选信通院第三批“Token服务能力攀登计划”，不仅是对网宿Token服务性能与工程化能力的权威验证，也为企业评估和选择Token服务提供了客观参考。

面向未来，网宿科技将持续完善AI Token服务体系，致力于让企业能够更简单、更稳定、更高效地调用大模型能力，推动AI应用加速走向规模化落地。