机密 GPU 计算
模型运行在 Intel TDX 与 NVIDIA 机密计算构成的 enclave 内，数据在使用过程中保持加密，而不只是传输和存储阶段加密。
价格按 token 计费，输入输出分开报价，每 1M token 起；无平台费
平台API / Web
归类大模型与开发平台
收录2026-01-01
复核2026-01-01
编辑评分
4.3 / 5
★★★★☆
NEAR AI编辑总结
NEAR AI 由 NEAR 团队推出，核心产品是 NEAR AI Cloud——把开源权重模型跑在 Intel TDX 与 NVIDIA 机密 GPU 组成的可信执行环境（TEE）里，每次请求都返回一份硬件签名的证明，供用户自行验证模型与代码确实按预期运行。它的 API 兼容 OpenAI SDK，改一个 base URL 即可接入；包括的机密模型共 8 个，价格按每 100 万 token 分别计输入与输出，例如 Qwen 3.8 27B 为输入 $0.04、输出 $1.35。优势是隐私由硬件保证而非厂商承诺、无需重学 SDK；短板是目前机密模型数量有限，模型规模与生态仍比不上主流闭源云。
NEAR AI是什么？
NEAR AI 是 NEAR 团队打造的开放人工智能平台，主打产品为 NEAR AI Cloud。它面向的是那些手里有不能外泄的数据、又希望用上大模型能力的团队——包括开发者、需要处理敏感信息的机构，以及看重可审计性的安全团队。
平台的核心思路是把开源权重模型放进可信执行环境运行：推理在 Intel TDX 与 NVIDIA 机密 GPU 组成的安全区内完成，内存对宿主机与运维人员封闭；每次响应都会附带一份由硬件产生的加密证明（attestation），绑定本次实际运行的模型与代码。目前有 58 个模型可用，其中 8 个为运行在 TEE 中的机密模型，官网给出的 TEE 请求认证比例为 100%。API 与 OpenAI SDK 兼容，把 base URL 换成 https://cloud-api.near.ai/v1 即可沿用现有代码。
不同人群的用法不同：个人开发者和中小团队可以直接申请 API key，按 token 用量付费，没有最低消费与订阅；团队可以给每个人单独发 key 并设定消费上限，按 key 查看用量；企业客户则可以洽谈预留 GPU 容量、私有模型、带 SLA 的批量费率、本地或 VPC 部署，以及让数据不出安全区的私有 TEE 微调。
NEAR AI核心功能
每次调用带证明
每条响应都携带一份可验证的硬件证明（quote），绑定本次提供服务的具体代码与权重，用户可自行核验而不是听厂商承诺。
开源可审计
运行时、验证器与 enclave 镜像全部开源，用户可以复现构建过程、自行检查实现，降低对单一厂商的信任依赖。
兼容 OpenAI API
可直接替换 OpenAI SDK，只需把 base URL 改成 https://cloud-api.near.ai/v1，现有调用栈无需改动即可获得端到端证明。
密钥由用户持有
采用客户端持有的加密密钥，明文不会进入平台侧，从设计上不存在运维后门；请求经 TLS 传输，仅在 enclave 内解密。
按 token 的透明定价
输入与输出分开计价、按每 1M token 报价，费率随所调模型变化；没有平台附加费、没有最低消费与订阅，机密执行与证明不额外收费。
定价 ↗团队用量管理
可为每位成员单独创建 API key，并在创建时设定消费上限；用量按 key 分别统计，没有按席位收费，低频调用者只按实际调用计费。
团队方案 ↗NEAR AI值不值得用？
当你需要把敏感数据交给大模型、又不接受“请相信我们”的隐私承诺时，NEAR AI 值得优先考虑：它的证明是硬件产生、可以自己验的，而且价格与普通推理持平，例如 Qwen 3.8 27B 输入 $0.04、输出 $1.35 每 1M token。当你只是跑通用任务、对数据外泄不敏感时，它的价值就没有那么突出，因为机密模型只有 8 个，长上下文与超大参数的选择不如主流云丰富。另外要注意，要真正享受硬件级保证，客户端需要主动核验证明。
建议选它的情况
- 处理医疗、法务、政务等不能外泄的数据时
- 已有 OpenAI SDK 代码，想低成本切到可验证的私有推理
- 团队需要按 key 控成本、且不想买席位授权
- 对供应链可审计性有要求，需要复现构建与自行核验
不建议选它的情况
- 只需要通用聊天或写作，对数据流向不敏感
- 必须调用闭源旗舰模型或特定超大参数模型
- 希望开箱即用、不打算做任何证明核验
NEAR AI使用建议
入门先把路子走对
- 先拿 API key在官网点击 Get your API key 申请密钥，按用量付费、无最低消费，适合先跑通再评估成本。
- 改一个 base URL沿用现有 openai 库，把 base_url 指向 https://cloud-api.near.ai/v1，模型名填官网模型 ID，例如 Qwen/Qwen3.8-27B。
- 挑机密层模型定价页的 Privacy tier 列标明 Confidential TEE 与 3P Confidential TEE，前者跑在 NEAR AI 自有基础设施上，按需选择。
进阶省时间也省钱
- 核验证明别跳过响应里的硬件证明要用官方开源验证器或自己写代码校验，不核验的话机密性只剩厂商口头承诺。
- 按用量给 key 设上限创建 key 时直接设定消费上限，用量按 key 分别统计，避免某个人或某个脚本跑飞导致账单失控。
- 长上下文算清成本不同模型上下文差异大，GLM 5.3 Flash 与 Kimi K3 都是 1048K 但输出价差明显，长文档任务建议先按输入输出分别估算。
NEAR AI适合谁用？
处理敏感数据的开发团队
推荐医疗、金融、法务类应用要把用户数据送进模型，硬件级证明可用于对内合规说明。
已有 OpenAI 栈的工程师
推荐只需换 base URL 与模型 ID，几乎零改造就能接入，还附带端到端证明。
需按用量控本的团队
推荐为每个成员单独发 key 并设消费上限，没有席位费，低频使用者只按实际调用付费。
追求最强闭源模型的用户
不推荐平台主打开源权重模型，机密模型仅 8 个，若必须用闭源旗舰则不适合。
不愿做任何核验的用户
有条件不主动校验硬件证明，机密计算的价值无法兑现，用普通推理服务成本可能更低。
NEAR AI竞品对比
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| NEAR AI本工具 | 4.3 | 按 token 计费，输入输出分开报价，每 1M token 起；无平台费 | 机密 GPU 计算；每次调用带证明；开源可审计；兼容 OpenAI API | API / Web |
| Animon | — | 未标价 | 世界上最好的免费动漫 AI 模型 | — |
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