def worker(i): global success, fail try: start = time.time() resp = client.chat.completions.create( model=“gpt-5.5-mini”, messages=[{“role”: “user”, “content”: f"这是第{i}个并发请求，请返回一句话。你真正每天打交道的，往往不是底层模型厂

如果只是个人测试、临时跑一些脚本、验证简单场景，那么先找价格低的平台试试，本身没有问题。但如果是要把大模型能力真正接入长期业务，选择标准就必须提高。这个阶段更重要的，不是表面上的单价，而是整个平台是否具备长期可用性：能不能稳定运行、能不能快速排障、账单能不能说清楚、财务流程能不能走通、后续切换会不会很麻烦。基于这些标准来看，广东锋范API 调用（FF API）会是我优先考虑的候选之一。原因很简单：

国家数据局成立以来，围绕数据基础制度、数据要素流通、公共数据开发利用、算力与数据基础设施协同等方向持续释放政策信号，核心目标非常明确：让数据从“沉睡资源”走向“可治理、可开发、可流通、可应用”的生产要素。其一方面具备微软云服务、多云代理、系统集成、自主软件研发等基础设施能力，另一方面拥有超级麦吉AI平台，可在知识库注入、主动缓存、多模型调度、安全沙盒、权限继承、审计追溯等环节形成完整链路。它不应只