面向生产环境 AI 团队的模型接入层。
一个 API，所有模型，生产就绪。EvoLink 帮助 AI 团队统一接入、比较和运维 LLM、图像、视频和音频模型 API——无需在每次模型市场变化时重建技术栈。
为什么需要 EvoLink
把 AI 模型接入真实产品，应该是一个深思熟虑的选择——而不是一场赌注。
但今天的模型层是碎片化的。各 provider 的定价不透明，API 的参数格式、重试行为、异步模式各不相同。Provider 按自己的节奏宕机，账单和日志对不上。本该是基础设施的东西，最后变成了每个团队从头重建的项目。
EvoLink 的存在，就是为了让这个接入层重新有迹可循。一个 API 接入所有模型。集成之前就能看到清晰的文档和定价。灵活到可以随时切换模型。为那些已经走过「试玩模型」阶段的团队而建——他们现在要回答的是更难的问题：怎么保持稳定、每次调用到底花多少钱、怎么在不重写代码的前提下用上下一个模型。
我们相信什么
清晰的模型接入。
在集成之前就能看到支持的模型、能力和文档。没有黑箱封装，没有意外行为。每个模型都有完整的文档——定价、参数、返回格式、错误码——你可以在创建 API key 之前读完所有内容。浏览支持的模型
灵活的模型选择。
在 GPT、Claude、Gemini 以及图像、视频模型家族之间自由切换，无需重写技术栈。前沿模型每个月都在发布，EvoLink 的核心就是让你通过改一个参数就能用上新模型——而不是重新架构。比较模型家族
为真实使用而建。
我们不为 demo 优化。异步模式、重试、回调、状态查询、provider 容灾都是一等公民——因为原型和产品的区别，在于第 10,000 次调用时会发生什么。阅读文档
我们为谁而建
EvoLink 围绕三类任务构建。每类任务需要相同的东西——稳定接入、清晰成本、灵活的模型选择——但视角不同。
媒体生成工作流
为 Veo 3.1、Sora 2、Kling、Seedance、Wan 等提供生产就绪的异步 API。Task ID、轮询、Webhook 回调、重试处理、清晰的单次输出成本。
阅读文档 →我们如何赢得信任
信任不是一句口号。以下是我们的运作方式，以及我们衡量自己的标准。
覆盖范围
来自 20+ 供应商的 120+ 个模型——LLM、图像、视频、音频——通过一个 EvoLink API 接入。开箱兼容 OpenAI、Anthropic、Google SDK 格式，大部分现有代码只需改 base URL 和 key 即可运行。浏览模型
稳定性
近几个月观测到 99.9% 的可用性，配备 provider 监控和自动容灾，当上游 provider 降级时自动切换。路由开销保持在毫秒级低位（基于内部观测数据）。
成本透明
每个模型按用量计费。调用之前就能看到每个模型的价格。实时仪表盘展示用量和费用——定价页、仪表盘和账单描述的是同一件事。
数据处理
EvoLink 作为安全代理运行。不存储 prompt 和响应内容。所有流量通过 TLS 1.3 加密传输。审计日志记录合规元数据，不记录请求内容。
API Key 管理
一个 EvoLink key 替代你本来需要分别签发、轮换和保管的各个 provider key。支持按 key 追踪用量和撤销。
我们是谁
EvoLink 由一支专注于 AI 模型基础设施、开发者工具和生产 API 运维的团队构建。我们与那些需要稳定接入快速演进的 AI 模型、又不想每次市场变化就重建技术栈的团队合作。
我们的目标不是做最便宜的网关。而是成为团队可以持续构建其上的模型层——即使前沿在不断移动。
我们观察到的使用场景
以下不是客户引言——而是我们在使用 EvoLink 的生产团队中观察到的模式。
AI 视频团队使用 EvoLink 通过异步 API 和 Webhook 回调运行长时间生成任务，而不是对多个 provider 保持轮询连接。
Agent 和 CLI 团队将 EvoLink 用作可配置的模型后端，通过配置切换不同工作负载使用的模型（Claude、GPT 等），而不是重构代码。
SaaS 工程团队使用 EvoLink 将按模型的用量追踪、统一计费和 provider 容灾整合为一个集成，而不是三个。
从直连 provider API 或其他网关迁移的团队选择 EvoLink，因为他们可以保持已有的 OpenAI 兼容接口，同时获得更广的模型覆盖和统一的仪表盘。
当团队公开分享他们的使用方式时，我们会发布具名的客户案例。
接下来去哪里
如果你想在决定之前了解更多：