# AI Playground

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Last updated: 2026-11-07

将一个提示词同时发送给最多 24 个模型，来自 OpenAI、Anthropic、Google、Groq、Mistral、DeepSeek、xAI 等，并排比较。使用你自己的 API 密钥。

AI Playground 将一个提示词同时发送给多个模型，并在各自的列中流式显示每个回答，附带耗时和所用 token 数。基准测试用别人的问题给模型排名；这里让你看到每个模型如何处理你的问题。

## 功能说明

- 12 个提供商选项：OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Sarvam, Groq, Mistral, DeepSeek, OpenRouter, Together AI, Fireworks, xAI，以及任何兼容 OpenAI 的 endpoint。
- 每次运行最多 24 个模型，并行流式输出。
- 一条共享的系统消息，每个模型还可单独设置 temperature、最大 token 数和思考等级。
- 附加 PDF、DOCX 或 TXT 文件（最大 5 MB、50,000 个字符的文本），所有模型收到相同文本。
- 追问会保留每个模型各自的对话。
- 登录后可以保存会话，之后再打开。

## 工作原理

1. 登录，打开密钥，为要使用的每个提供商粘贴 API 密钥。
2. 添加模型，写一次系统消息，然后输入提示词。
3. 运行，然后并排比较回答、耗时和 token 数。

## 你的密钥和提示词去了哪里

密钥保存在你浏览器的本地存储中，并随每次运行发送；服务器用它们调用提供商，不会保存。在密钥页面点击清除所有密钥即可将其从浏览器删除。提示词和回答也不会保存，除非你点击保存：这时系统消息、模型列表和对话会保存在你的账户中，直到你删除该会话。使用记录只包含运行了哪些提供商和多少个模型，从不包含提示词或密钥。

## 网络搜索与日期

开启网络搜索后，看起来与时间相关的提示词（如 latest、today、price 等词，或 2026 这样的年份）会触发一次 DuckDuckGo 搜索，前五条结果会加入每个模型的系统消息，因此所有模型看到相同的来源。日期开关以同样方式加入当前的 UTC 日期和时间。

## 公平比较需要什么

让所有模型的系统消息和提示词保持一致，每次只改变一项。下结论前把同一提示词运行不止一次：采样模型的单次输出只是个例。在模型支持的地方设置相同的 temperature；部分推理模型不支持。

## 限制

提示词和系统消息各最多 20,000 个字符，每次运行 24 个模型，每个模型最多 40 条历史消息，每个 IP 地址每 10 分钟 30 次运行。自定义 endpoint 必须是公网地址：私有、回环及其他内部地址段会被拒绝。

## 模型从附件中得到什么

模型得到的是文件的文本，而不是文件本身。PDF 只提供其文本层，因此扫描页会是空的：不做 OCR。DOCX 提供正文段落，不含表格、页眉、页脚和脚注。TXT 文件按 UTF-8 读取，失败时按 Latin-1 读取。文本会加到每个模型的系统消息中，并在后续追问中一直附带，直到你移除它，所以每次运行都会计费它的 token。超过 50,000 个字符的文本在运行时会被拒绝。

## 问题

**你们会存储我的 API 密钥吗？**

不会存储在服务器上。密钥位于你浏览器的本地存储中，所以下次用同一浏览器访问时仍在，并随每次运行发送以调用提供商。在密钥页面点击清除所有密钥即可删除。

**谁支付 token 费用？**

你，直接按各提供商的价格支付给他们。Playground 本身不额外收费。

**支持哪些提供商？**

OpenAI, Anthropic, Google Gemini, Sarvam, Groq, Mistral, DeepSeek, OpenRouter, Together AI, Fireworks, xAI，以及任何使用 OpenAI chat completions 格式的 endpoint。

**需要账户吗？**

需要。运行模型需要免费登录，以防 endpoint 被滥用。保存会话也使用同一账户。

**为什么模型看不到我 Word 文件里的表格？**

DOCX 只提取正文段落；表格、页眉、页脚和脚注都不会提取。请改为把表格作为文本粘贴到提示词中。文件名旁边的字符数显示提取了多少文本。

**可以连接 Ollama 或 LM Studio 这样的本地模型吗？**

只有在它能从互联网访问时才可以。选择 Custom（兼容 OpenAI），填写完整的 chat completions 地址，例如 https://your-host/v1/chat/completions。请求由 Discuvr 服务器发出，而不是你的浏览器，任何解析到 localhost、私有网络或其他保留地址段的地址都会被拒绝，所以 http://localhost:11434（Ollama）或 http://localhost:1234（LM Studio）无法使用。请把服务器放在你自己控制的公网 HTTPS 地址后面，并在密钥页面为 Custom 保存一个密钥，即使你的服务器不校验它，因为没有密钥的运行会报错停止。

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