阶跃星辰 StepFun

💰 价格与方案

🔧 API 与开发者体验

• API 风格: OpenAI 兼容的 /v1/chat/completions 端点，替换 base_url 即可即插即用。
• Base URL: https://platform.stepfun.com/v1 — 中国大陆直连，无需代理。
• SDK 兼容性: 通过替换 base_url 和 api_key 即可与 OpenAI 官方 Python/Node SDK 配合；Stepfun 同时提供官方 Python SDK（含多模态辅助），仓库 github.com/stepfun-ai。
• 多模态输入: Step-2 / Step-2-mini 接受 image_url、video_url、audio_url 内容片段，单一 chat-completions 请求即可处理，无需独立视觉 API。
• 流式输出: 文本与多模态响应均支持 SSE 流式；token 用量在最后一个 chunk 汇总返回。
• Function Calling: Beta 阶段：接受 tools 参数，但结构化 tool_choice 不完整。生产环境通常在 Step-2 外面包一层 prompt 工程做工具路由。
• 限速: 免费档默认 60 RPM / 100,000 TPM，首次充值后升至 600 RPM / 10M TPM。三档套餐对应 5/20/100 并发。

🧠 Step-2 万亿参数多模态能力

Step-2 是阶跃星辰的 1.2T 参数多模态旗舰，文本、图像、音频、视频输入通过单一 /v1/chat/completions 端点处理。竞品中国 LLM（DeepSeek V3.2、Qwen3.5-Max、Moonshot Kimi K3）通常需要独立的视觉端点或按模态单独计费，Step-2 把所有输入都视为 content part，视频理解调用与文本对话走同一条计费路径。128K 上下文属于中段 — 落后于 Kimi K3（1M）和 Qwen3.8-Max（1M），但领先于 DeepSeek V3.2（默认 64K，最大 128K）。 多模态基准上 Step-2 在 MMMU、MMBench、MathVista 三个榜单中位列中国开源权重前三，Step-1.5V 视觉模型在 2026 年初的中文 CV-Bench-QA 排名第一。生产场景下，模型在短视频片段理解（≤2 分钟）、OCR 重型文档推理、图文长上下文 RAG 上表现稳定；上下文窗口和结构化输出稳定性是其相对 DeepSeek V3.2 文本优先流水线的最大优势。

🌐 中国访问与延迟

阶跃星辰是继 DeepSeek 之后第二家提供中国大陆官方直连的一线 LLM 服务商。platform.stepfun.com 端点通过国内 BGP 路由服务中国大陆流量，Step-2 典型 TTFT 200-400ms，生成吞吐 40-80 tokens/sec。国际流量由香港 PoP 承载，欧美客户端 TTFT 150-300ms。截至 2026 年 8 月，平台未公布新加坡或东京边缘节点 — 服务中国境外东亚用户的 agent 需在上线前做基准测试。 对于国内生产负载，阶跃星辰是除 DeepSeek 和 SiliconFlow 之外第三家完全绕开 OpenAI / Anthropic 代理需求的一线官方端点。跨区域路由是国内 + 海外双服务场景的标准生产模式：国内走 Stepfun，国际走 OpenRouter 或上游服务商直连。OpenAI 兼容的接口让这种拆分几乎零成本 — 每个请求只需切换 base_url。