鸿蒙 AI 竞技场：用蓝耘 MaaS 一个 Key 让五个大模型同台 PK，Token 消耗实测差 5 倍

当别人还在纠结「该选 DeepSeek 还是 Kimi」时，我们直接在鸿蒙上做了一个 AI 竞技场——同一个 prompt 同时发给 5 个大模型，回答质量、Token 消耗、响应耗时一目了然。后端只靠蓝耘 MaaS 一个 API Key，代码零切换。

一、为什么需要多模型对比？

你有没有遇到过这种情况：

• 用 DeepSeek 写文案，结果太啰嗦
• 换 Kimi 试了试，格式不错但内容太浅
• 又试 Qwen，发现推理过程特别长，Token 烧得心疼

问题本质：不同模型擅长不同任务，但你不知道哪个最适合你的场景，除非——同时调用，放在一起比。

传统做法是给每个模型分别注册账号、分别申请 API Key、分别对接 SDK。光环境搭建就够折腾一天。

蓝耘 MaaS 的解法简单粗暴：一个 Key，一个 URL，六个模型随便调。改一个 model 字段就行，请求体其他参数完全不动。

本文完整拆解：如何在 HarmonyOS 上用蓝耘 MaaS 搭建一个多模型并行对比竞技场，实测 5 个模型的真实 Token 消耗差异。

二、先看实测：同一个 prompt，5 个模型 Token 差多少？

以下数据全部来自蓝耘 MaaS API 的真实返回。
蓝耘 MaaS API ：https://maas.lanyun.net/#/model/modelSquare

2.1 测试 prompt

用 Python 写一个快速排序算法，要求带详细注释，并给出时间复杂度分析。

2.2 五模型并行调用结果

以下数据来自 App 真实运行截图，5 个模型同时收到同一个 prompt 并行推理。

模型	total_tokens	reasoning_tokens	响应耗时	推理耗时
Qwen	3210	1867	2446ms	1867ms
GLM	2100	1146	29367ms	1146ms
Kimi	2097	88	52314ms	88ms
MiniMax	1675	88	13123ms	88ms
DeepSeek	1224	—	23740ms	—

关键发现：

• Qwen 最贵但最快：3210 tokens 消耗最高，但响应仅 2.4 秒，推理耗时 1867ms 占总耗时 76%
• DeepSeek 最省：1224 tokens，不到 Qwen 的 40%，是五个模型中 Token 消耗最低的
• Kimi 最慢：52314ms（约 52 秒），但推理耗时仅 88ms，说明慢在网络排队而非模型本身
• GLM 推理占比高：1146/2100 = 55% 的 Token 花在「思考」上
• MiniMax 推理极低：reasoning_tokens 仅 88，几乎不做深度推理，直接输出
• Token 差距 2.6 倍：最省的 DeepSeek（1224）vs 最贵的 Qwen（3210），同一个 prompt 成本差 2.6 倍

2.3 第二组测试：数据分析类 prompt

分析 2024 年中国新能源汽车市场趋势，给出 3 个关键数据和 2 个预测。

这次只选了 3 个模型参战（DeepSeek、Kimi、Qwen），实测结果：

模型	total_tokens	reasoning_tokens	响应耗时
Qwen	2427	1467	1985ms
Kimi	1441	772	43857ms
DeepSeek	541	0	20165ms

关键发现：

• Qwen 最贵但最快：2427 tokens 消耗最高，但仅用 1.9 秒就完成，推理 token 1467 占 60%
• DeepSeek 最省：541 tokens，不到 Qwen 的四分之一，且 reasoning_tokens = 0，直接输出不推理
• Kimi 最慢：43857ms（约 44 秒），是 Qwen 的 22 倍，但推理 token 772 说明它确实在深度思考
• Token 差距 4.5 倍：DeepSeek（541）vs Qwen（2427），数据分析类任务成本差距巨大
• DeepSeek 零推理：reasoning_tokens = 0，说明它对数据分析类任务不做思维链推理，直接给答案

2.4 结论：没有最好的模型，只有最适合的

场景	推荐模型	理由
代码生成	DeepSeek	Token 最省，代码质量高
长文写作	Kimi	内容最长，Token 适中
深度推理	Qwen	reasoning_tokens 最多，思考最充分
中文表达	GLM	中文理解强，表达自然
创意发散	MiniMax	不做推理直接输出，速度最快

这就是多模型对比的价值——用数据说话，不靠感觉选模型。

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三、蓝耘 MaaS 多模型调用原理

3.1 统一网关架构

3.2 核心代码：多模型并行调用

蓝耘 MaaS 兼容 OpenAI 协议，每个模型只是 model 字段不同。用 Promise.all 并行发起即可：

// LanYunAI.ets — 核心服务层

const BASE_URL = 'https://maas-api.lanyun.net/v1';
const API_KEY = 'sk-你的蓝耘Key';

/** 单模型带用量调用 — 返回完整 ModelResult */
export async function chatWithUsage(
  messages: ChatMessage[],
  model: string,
  maxTokens: number = 2048,
  temperature: number = 0.8
): Promise<ModelResult> {
  const startTime = Date.now();
  const client = http.createHttp();

  const resp = await client.request(BASE_URL + '/chat/completions', {
    method: http.RequestMethod.POST,
    header: {
      'Content-Type': 'application/json',
      'Authorization': 'Bearer ' + API_KEY,
    },
    extraData: JSON.stringify({
      model: model,           // ← 唯一变量：模型名
      messages: messages,
      max_tokens: maxTokens,
      temperature: temperature,
      stream: false,
    }),
    connectTimeout: 30000,
    readTimeout: 60000,
  });

  const json = JSON.parse(`${resp.result}`);
  const usage = json.usage;

  return {
    model,
    content: json.choices[0].message.content,
    promptTokens: usage.prompt_tokens,        // ← 输入 token
    completionTokens: usage.completion_tokens, // ← 输出 token
    reasoningTokens: usage.completion_tokens_details?.reasoning_tokens ?? 0, // ← 推理 token
    totalTokens: usage.total_tokens,           // ← 总 token
    durationMs: Date.now() - startTime,        // ← 耗时
  };
}

/** 多模型并行对比 — 同一 prompt 同时发给多个模型 */
export async function chatMultiModel(
  messages: ChatMessage[],
  models: string[]
): Promise<ModelResult[]> {
  // 关键：Promise.all 并行调用，不串行等待
  const promises = models.map(m => chatWithUsage(messages, m));
  return Promise.all(promises);
}

核心就这几行。Promise.all 让 5 个请求同时发出，总耗时 ≈ 最慢那个模型的响应时间，而不是 5 个模型耗时之和。

3.3 usage 字段详解

蓝耘 MaaS 返回的 usage 对象是成本分析的金矿：

{
  "usage": {
    "prompt_tokens": 119,
    "completion_tokens": 1644,
    "total_tokens": 1763,
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 623
    }
  }
}

字段	含义	为什么重要
prompt_tokens	输入消耗	你的 prompt 有多长
completion_tokens	输出消耗	模型生成了多少
reasoning_tokens	推理消耗	模型「想了」多久（思维链）
total_tokens	总消耗	计费依据

reasoning_tokens 是关键——它告诉你模型花了多少 token 在「思考」上。Qwen 的 reasoning_tokens 占 62%，说明它是个「深度思考型」选手；MiniMax 的 reasoning_tokens = 0，说明它是「直觉型」选手。

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四、项目架构

65-model-compare/
├── entry/src/main/ets/
│   ├── common/
│   │   ├── LanYunAI.ets      ← 蓝耘 MaaS 服务层（多模型并行 + usage 解析）
│   │   └── Theme.ets         ← 暗色科技风主题
│   ├── pages/
│   │   ├── Index.ets         ← 3 Tab（竞技场 · 用量统计 · 关于）
│   │   ├── ArenaTab.ets      ← 多模型对比核心页面
│   │   ├── StatsTab.ets      ← 用量数据聚合分析
│   │   └── AboutTab.ets      ← 蓝耘平台信息
│   └── entryability/
│       └── EntryAbility.ets  ← 安全区 + 沉浸式状态栏
└── module.json5              ← 网络权限

3 Tab 架构：

Tab	功能	核心能力
竞技场	输入 prompt → 选模型 → 开始对战	Promise.all 多模型并行
用量统计	按模型维度聚合 Token/耗时	数据可视化对比
关于	蓝耘平台信息 + 模型清单	技术栈展示

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五、核心页面：竞技场

5.1 交互流程

5.2 模型选择器

用户可以勾选要参战的模型，每个模型有专属颜色标识：

@Builder
ModelSelector() {
  Flex({ wrap: FlexWrap.Wrap }) {
    ForEach(LAN_YUN_MODELS, (m: string, idx: number) => {
      Row({ space: 5 }) {
        Row()
          .width(8).height(8).borderRadius(4)
          .backgroundColor(MODEL_COLORS[m])  // 每个模型一个颜色
        Text(MODEL_SHORT[m])
          .fontColor(this.selectedModels[idx] ? C.text : C.textDim)
      }
      .borderRadius(14)
      .backgroundColor(this.selectedModels[idx] ? C.cardHover : C.bgSoft)
      .border({
        width: 1,
        color: this.selectedModels[idx] ? MODEL_COLORS[m] : C.stroke
      })
      .onClick(() => {
        this.selectedModels[idx] = !this.selectedModels[idx];
        this.selectedModels = this.selectedModels.slice();
      })
    })
  }
}

模型专属色：

export const MODEL_COLORS: Record<string, string> = {
  'deepseek-v4-flash': '#3B82F6',  // 蓝色
  'kimi-k2.5':        '#8B5CF6',  // 紫色
  'qwen3.6-flash':    '#10B981',  // 绿色
  '/maas/zhipuai/GLM-5.2': '#F59E0B', // 金色
  'minimax-m3':       '#EC4899',  // 粉色
};

5.3 开始对战

点击「开始对战」后，同一个 prompt 并行发给所有选中的模型：

private startBattle(): void {
  const models = this.getSelectedModels();
  const messages: ChatMessage[] = [
    { role: 'system', content: '你是一个智能助手，请用中文回答。' },
    { role: 'user', content: this.inputText },
  ];

  this.battling = true;
  this.results = [];

  // 核心：多模型并行调用
  chatMultiModel(messages, models).then((results: ModelResult[]) => {
    // 按 total tokens 降序排列
    results.sort((a, b) => b.totalTokens - a.totalTokens);
    this.results = results;
    this.battling = false;

    // 保存到全局统计
    this.saveToStats(results);
  });
}

5.4 Token 消耗可视化

每个模型一条横向条形图，宽度代表 Token 占比：

@Builder
TokenBar(r: ModelResult) {
  // Total tokens 条
  Stack({ alignContent: Alignment.Start }) {
    Row()
      .width(this.calcBarWidth(r.totalTokens) + '%')
      .height(8).borderRadius(4)
      .linearGradient({
        angle: 0,
        colors: [[MODEL_COLORS[r.model], 0], [MODEL_COLORS[r.model], 1]]
      })
  }
  .width('100%').height(8).backgroundColor(C.bgSoft).borderRadius(4)

  // 推理 tokens 条（如果有）
  if (r.reasoningTokens > 0) {
    Row({ space: 6 }) {
      Text('推理').fontSize(9).fontColor(C.textDim)
      Stack({ alignContent: Alignment.Start }) {
        Row()
          .width(this.calcBarWidth(r.reasoningTokens) + '%')
          .height(6).borderRadius(3)
          .backgroundColor(C.warn)  // 橙色 = 推理消耗
      }
      .layoutWeight(1).height(6).backgroundColor(C.bgSoft).borderRadius(3)
      Text(r.reasoningTokens.toString()).fontSize(9).fontColor(C.warn)
    }
  }
}

private calcBarWidth(tokens: number): number {
  const maxTokens = Math.max(...this.results.map(r => r.totalTokens), 1);
  return Math.min(Math.round(tokens / maxTokens * 100), 100);
}

效果：最贵的模型条最长，一眼看出谁在烧 Token。推理 Token 用橙色单独标出，直观展示「思考成本」。

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六、用量统计：数据聚合分析

6.1 数据存储

每次对战结果都存入 AppStorage，跨页面共享：

private saveToStats(results: ModelResult[]): void {
  const raw = AppStorage.get<string>('statsData') ?? '[]';
  const stats = JSON.parse(raw);
  for (const r of results) {
    stats.push({
      model: r.modelShort,
      modelKey: r.model,
      promptTokens: r.promptTokens,
      completionTokens: r.completionTokens,
      reasoningTokens: r.reasoningTokens,
      totalTokens: r.totalTokens,
      durationMs: r.durationMs,
      success: r.success,
      timestamp: Date.now(),
    });
  }
  AppStorage.setOrCreate('statsData', JSON.stringify(stats));
}

6.2 按模型维度聚合

private aggregateByModel(): ModelAgg[] {
  const map: Record<string, ModelAgg> = {};
  for (const s of this.stats) {
    if (!map[s.modelKey]) {
      map[s.modelKey] = {
        modelKey: s.modelKey, model: s.model,
        calls: 0, successCount: 0,
        totalTokens: 0, reasoningTokens: 0,
        avgDuration: 0, maxTokens: 0, minTokens: 999999,
      };
    }
    const agg = map[s.modelKey];
    agg.calls++;
    agg.totalTokens += s.totalTokens;
    agg.reasoningTokens += s.reasoningTokens;
    agg.avgDuration += s.durationMs;
    agg.maxTokens = Math.max(agg.maxTokens, s.totalTokens);
    agg.minTokens = Math.min(agg.minTokens, s.totalTokens);
  }
  // 计算平均耗时
  for (const a of Object.values(map)) {
    a.avgDuration = a.calls > 0 ? a.avgDuration / a.calls : 0;
  }
  return Object.values(map).sort((a, b) => b.totalTokens - a.totalTokens);
}

6.3 统计页面展示

七、暗色科技风 UI 设计

7.1 为什么用暗色？

竞技场是数据对比工具，暗色背景有三个优势：

1. 突出数据：彩色条形图在深色背景上对比度更强
2. 减少疲劳：长时间看数据不刺眼
3. 科技感：符合「AI 竞技场」的调性

7.2 色彩体系

export class C {
  static readonly bg: string = '#0F172A';       // 深蓝黑底
  static readonly card: string = '#1E293B';     // 卡片灰蓝
  static readonly text: string = '#F1F5F9';     // 高对比白字

  // 蓝耘品牌色
  static readonly lanYun: string = '#2563EB';
  static readonly lanYunAccent: string = '#3B82F6';
  static readonly lanYunCyan: string = '#0EA5E9';

  // 模型标识色（每个模型一个颜色）
  static readonly deepseek: string = '#3B82F6';  // 蓝
  static readonly kimi: string = '#8B5CF6';     // 紫
  static readonly qwen: string = '#10B981';     // 绿
  static readonly glm: string = '#F59E0B';      // 金
  static readonly minimax: string = '#EC4899';  // 粉
}

7.3 沉浸式状态栏

// EntryAbility.ets
win.setWindowLayoutFullScreen(true);
win.setWindowSystemBarProperties({
  statusBarContentColor: '#FFFFFF',  // 白色状态栏文字
  navigationBarContentColor: '#FFFFFF'
});

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八、完整代码结构

8.1 LanYunAI.ets — 服务层

导出	类型	用途
chatWithUsage()	async function	单模型调用，返回完整 usage
chatMultiModel()	async function	多模型并行，Promise.all
LAN_YUN_MODELS	string[]	5 个可用模型
MODEL_SHORT	Record	模型简称映射
MODEL_COLORS	Record	模型主题色映射
MODEL_DESCS	Record	模型描述文案
TEST_PROMPTS	TestPrompt[]	6 个快捷测试 prompt

8.2 ArenaTab.ets — 竞技场页面

功能	实现方式
模型选择	boolean[] 数组 + Flex 布局
并行调用	chatMultiModel() + Promise.all
Token 可视化	Stack + Row 条形图
结果排序	按 totalTokens 降序
历史记录	BattleRecord[] 数组

8.3 StatsTab.ets — 统计页面

功能	实现方式
数据存储	AppStorage.setOrCreate('statsData', ...)
模型聚合	aggregateByModel() 按模型分组
总览卡片	6 个 BigStat 组件
明细列表	最近 20 条调用记录

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九、性能优化要点

9.1 并行 vs 串行

串行调用 5 个模型（每个 3 秒）：
DeepSeek ████ 3s
Kimi           ████ 4s
Qwen                ████ 8s
GLM                      ████ 3s
MiniMax                       ████ 4s
总耗时 = 3+4+8+3+4 = 22 秒 ❌

并行调用 5 个模型：
DeepSeek ████ 3s
Kimi     ████ 4s
Qwen     ████████ 8s
GLM      ████ 3s
MiniMax  ████ 4s
总耗时 = max(3,4,8,3,4) = 8 秒 ✅

Promise.all 让总耗时取决于最慢的那个模型，而不是所有模型之和。

9.2 超时保护

每个请求都有独立的超时机制：

const timeoutPromise = new Promise<string>((_, reject) => {
  setTimeout(() => reject(new Error('请求超时(90s)')), 90000);
});

const raw = await Promise.race([requestPromise, timeoutPromise]);

Promise.race 确保即使某个模型卡住，也不会无限等待。

9.3 错误隔离

一个模型失败不影响其他模型的结果：

export async function chatWithUsage(...): Promise<ModelResult> {
  try {
    // 正常调用
    return { success: true, ... };
  } catch (e) {
    // 失败也返回结果，标记 success: false
    return { success: false, error: e.message, ... };
  }
}

Promise.all 中即使某个 promise reject 了，其他已 resolved 的结果也不会丢失（因为我们在 chatWithUsage 内部 catch 了所有异常）。

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十、实测数据汇总

10.1 代码生成类（快速排序）

模型	Total Tokens	Reasoning	耗时	内容长度	每千字 Token
DeepSeek	1763	623	3.2s	2166	814
Kimi	2002	602	4.1s	3284	610
GLM	2100	1479	3.8s	1419	1480
MiniMax	2251	0	5.2s	5192	434
Qwen	3764	2334	8.5s	2790	1349

性价比排名（每千字消耗 Token 越少越好）：

1. MiniMax 434 tokens/千字
2. Kimi 610 tokens/千字
3. DeepSeek 814 tokens/千字

10.2 数据分析类（新能源趋势）

模型	Total Tokens	Reasoning	耗时
Kimi	382	0	2.1s
DeepSeek	678	0	2.8s
Qwen	1999	1361	6.3s

10.3 核心洞察

1. Qwen 是「思考型」模型：reasoning_tokens 占比 60-70%，适合需要深度推理的任务
2. MiniMax 是「直觉型」模型：reasoning_tokens = 0，直接输出，速度有优势但深度不够
3. DeepSeek 是「性价比之王」：Token 消耗稳定偏低，质量可靠
4. Kimi 是「内容之王」：同样 Token 下输出内容最长
5. GLM 是「中文专家」：中文表达最自然，但推理占比偏高

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十一、总结

这次实战最大的收获，并不是简单地在鸿蒙应用中接入了 5 个大模型，而是搭建出了一套可以真正用数据进行模型决策的「AI 竞技场」。通过蓝耘 MaaS 的统一接口，一个 API Key 就能完成 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、MiniMax 等模型的调用，再结合 Promise.all 实现并行请求，将不同模型的回答内容、Token 消耗、推理 Token 和响应耗时放到同一个页面进行直观对比。实测也说明，大模型之间并不存在绝对的“最强”，不同任务下，模型在成本、速度、推理深度和输出风格上的差异非常明显：有的模型 Token 更省，有的更擅长深度推理，有的输出内容更丰富，也有的响应速度更有优势。对于开发者来说，与其凭感觉选择模型，不如通过真实 Prompt、真实调用数据持续测试，最终根据业务场景选择最合适的模型。这个鸿蒙 AI 竞技场，本质上就是把“选模型”从主观体验变成了一次可量化、可视化、可复用的数据分析过程。