Ramp推出AI模型路由器Router

企业支出管理平台Ramp近日推出了一款自研的AI模型路由服务，命名为Router。该服务允许用户和企业通过统一的API接入并灵活切换多家大型语言模型，为AI推理调用提供了新的中间层解决方案。Ramp透露，过去三年中，其内部AI应用一直在使用自建的这套路由器，如今决定将其对外开放。

从功能上看，Router与OpenRouter的运作方式颇为相似，但Ramp当前提供的模型生态相对更为专注。Router目前支持来自OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Moonshot、Minimax、Nvidia、xAI以及Z.ai等多家机构的模型。用户可以根据自身需求，在这些模型之间进行切换，而无需频繁调整代码或接口。

Router最突出的特点在于其提供的多种“路由策略”。用户可以通过这些策略，按照偏好将AI请求分配至最合适的模型。例如，用户可以设定供应商的弹性用量层级偏好，也可以让Router根据最多三个用户指定的基准指标来决定查询的模型。此外，用户还能选择只将困难问题路由到更昂贵的模型，或者在不切换环境的情况下轻松测试不同模型。这种精细化控制，使得Router不仅是一个模型聚合网关，更是一个智能调度工具。

在可观测性方面，Router提供了仪表板功能，用户能够清晰查看令牌消耗、成本、延迟、回退尝试次数以及其他关键运行细节。这对于企业优化AI支出和性能至关重要，也让Router与Ramp原有的AI令牌使用监控和令牌支出管理产品形成了天然协同。

值得注意的是，Router默认采用“选择退出”的数据保留策略。具体来说，Router会默认记录模型的输入、输出和工具调用，保留期限为一年。但Ramp表示，在使用这些内容改进产品之前，会移除其中涉及个人身份的信息。这一设计在提供数据洞察的同时，也在一定程度上兼顾了用户隐私。

Ramp进入模型路由领域，背后是双重的商业考量。一方面，AI推理市场正在迅速膨胀，Ramp希望在这条新赛道上占据一席之地；另一方面，为现有客户提供模型路由服务，能够与其既有产品线无缝衔接，增强客户粘性。如果Router能像OpenRouter那样成为一个受欢迎的模型测试平台，Ramp还有机会与全球的AI实验室和推理服务提供商建立长期合作关系。这无疑将帮助这家在今年六月刚以440亿美元估值融资7.5亿美元的公司，获取新客户并打开销售其支出管理产品的新入口。

目前，Router服务仅在美国市场提供。在2026年剩余时间内，该服务可免费使用，用户仍需自行承担AI模型推理费用，并且Ramp还附赠了26美元的启动信用额度。不过，Ramp并未透露明年该服务将如何定价，这给市场留下了一定想象空间。随着AI应用场景的不断深化，模型路由这一细分领域正在吸引越来越多玩家的关注，Ramp的入场，或将给这一领域带来新的变数。