白B.AI用戶規模突破200萬，多模型聚合平台進入精細化服務階段

日前，AI 模型聚合平台白 B.AI 迎來新的增長節點。根據白 B.AI 在其 X 平台官方帳號最新披露，平台用戶規模已突破 200 萬。與此同時，平台實際調用數據也在同步提升：白 B.AI 近期單日 Token 吞吐量最高已達 186.9 億，API 調用佔比最高升至 99.7%，主要承載大規模 AI Agent、自動化流程及企業級核心系統應用。這意味著，白B.AI的增長已不再停留於前台對話場景，而是正在深入開發者調用、Agent 運行和生產級系統接入等高頻場景，形成更具持續性的真實使用消耗。

過去一年，全球 AI 行業的競爭重點正在發生變化。隨著大模型能力快速迭代，用戶和開發者不再只關注某一個模型是否足夠強，而是更關心如何在不同模型之間高效選擇，如何控制 Token 成本，如何把 AI 能力穩定接入真實業務流程。以 OpenRouter 為代表的模型聚合與路由平台持續受到關注，說明多模型並存已成為 AI 應用開發的重要方向。白 B.AI 的成長，則進一步指向另一個趨勢：AI 模型聚合平台正在從「統一入口」走向更精細的服務分層，平台不僅要提供模型調用能力，也要讓不同用戶在穩定性、價格、支付習慣和使用場景之間獲得更靈活的選擇。

多模型調用走向精細化，白 B.AI 強化服務分層能力

在大模型生態快速擴張的背景下，複雜推理、程式碼生成、長文本處理、多模態任務和低成本高頻調用，往往對應不同模型能力。對於普通用戶而言，在多個平台之間切換帳號、訂閱和支付並不高效；對於開發者和企業而言，分別對接不同模型接口，也會帶來額外的工程成本、帳單壓力和穩定性挑戰。

白 B.AI 切入的正是這一痛點。作為 AI 模型聚合平台，白 B.AI 透過統一入口接入多款主流大模型，並提供兼容主流調用方式的 API 服務，方便用戶和開發者在同一平台完成模型選擇、調用和成本管理。與單一模型入口相比，白 B.AI 更強調按場景使用 AI 服務：對穩定性要求更高的生產級應用，可以選擇更標準化、更穩定的官方接入；對測試、探索、AI Agent 和批量調用等成本敏感場景，則可以透過自選服務商獲得更具彈性的價格方案。

這一設計也讓白 B.AI 的差異化更加清晰。根據白 B.AI 官方 X 平台資訊，自選服務商模式目前提供 9 折、6 折、4 折、2 折等不同折扣分組，覆蓋 Claude、Gemini、GPT、Kimi、GLM 等主流模型系列，並可與充值贈送活動疊加使用。換言之，白 B.AI 並不是只提供一個固定價格的模型入口，而是將 AI 服務拆分為不同消費層級：核心生產業務優先保障可用性，測試環境和高頻調用場景則更強調成本效率。對於開發者而言，這種模式的價值不在於「模型更多」，而是在於可以根據任務重要性、調用頻率和預算約束，選擇更合適的服務路徑。

支付方式的多元化，也服務於這一邏輯。白 B.AI 目前兼容微信、支付寶、銀行卡，以及銀聯、Visa、Mastercard、Google Pay、Apple Pay 等常用法幣支付路徑，同時也支援多鏈多幣種加密資產支付。相比單一支付方式，這種安排更適合覆蓋不同地區、不同使用習慣的用戶，也有助於降低開發者和高頻調用方從測試到持續使用的轉化門檻。此前公開數據曾顯示，平台核心付費群體中 Stripe 支付佔比升至 69.0%，結合 API 調用佔比提升，也從側面反映出傳統開發者與生產級用戶的使用黏性正在增強。

API 高佔比背後，白 B.AI 正在進入更深的開發者場景

從使用結構看，白 B.AI 近期 API 調用佔比最高已達到 99.7%，平台消耗更多來自開發者接口、自動化任務、AI Agent 工作流和企業級系統調用。此前公開數據還顯示，DeepSeek-V4 系列一度貢獻近 60%的 Token 消耗；結合近期 MiniMax M3 等模型調用熱度提升，白B.AI的用戶使用結構正在呈現出兩個特點。

一方面，平台正在吸引更多傳統開發者和生產級用戶，使用場景從前台對話延伸至後台調用和自動化流程。另一方面，用戶開始根據成本、性能和任務類型在不同模型之間進行實際選擇：複雜任務可以選擇更強模型，高頻任務可以選擇更具性價比的模型，測試場景也可以選擇折扣更靈活的服務商。這進一步凸顯了模型聚合、智能路由和多服務商接入的現實價值。

隨著 AI Agent 從演示走向真實工作流，模型調用將不再是一次性對話，而會變成連續、高頻、可計費的服務消費。一個 Agent 要真正進入業務系統，不僅需要模型能力，也需要穩定接口、清晰帳單、靈活支付和可持續運行的服務環境。白B.AI當前圍繞統一 API、多模型接入、服務分層和多元支付體驗展開建設，正是為了適配這種新的 AI 使用方式。

波場 TRON 創始人孫宇晨以顧問身份參與白 B.AI，也讓外界更容易從 AI 服務基礎設施的角度理解其長期佈局。孫宇晨此前曾多次強調，AI Agent 時代需要新的底層能力支撐。當 AI 從輔助工具走向自主執行，模型調用、資源購買和自動化結算會成為更高頻的需求。白 B.AI 的價值，正在於嘗試為這種新型 AI 服務消費和 Agent 運行場景，提供更輕量、更靈活、更可擴展的底層支援。

從用戶規模突破 200 萬，到單日 Token 吞吐量達到 186.9 億和 API 調用佔比最高升至 99.7%，白 B.AI 正在形成更清晰的發展路徑。短期看，它是用戶和開發者使用多模型能力的聚合入口；中期看，它是 AI 應用和 Agent 降低調用成本、提升接入效率的服務平台；長期看，隨著 AI Agent 更廣泛地參與任務執行和機器間協作，白 B.AI 希望成為連接模型能力、服務消費、支付方式和開發者生態的 AI 基礎設施平台。