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现在的 AI 工具已经多到让人有点疲惫。

HappyHorse 1.0 最近最有意思的地方，不是它又拿了一个高分。

这段时间，网上拿 HappyHorse 1.0 和 Seedance 2.0 做对比的内容明显变多了。

这两天，围绕 HappyHorse 1.0 和 Seedance 2.0 的讨论越来越像一场真正的正面对决。

这两天，HappyHorse 1.0 和 Seedance 2.0 被反复放在一起比，原因很简单：两者都已经进入最头部的视频模型讨论区。

HappyHorse 1.0 在 4 月 27 日 开启灰度测试之后，网上很快又起了一轮新讨论。

最近两个月，我反复听到同一个问题：做 AI 应用，到底要不要上 API 中转站？如果要上，该怎么选？

AI API中转站哪个好用？如果你问的是能不能长期接进业务，而不是临时试一试，我的答案会比较明确：147AI 更值得优先放进首选名单。

前一阶段讨论 API 中转站，很多人关心的还是“有没有模型”“能不能调通”“价格低不低”。但这类讨论走到现在，话题已经明显变了。

很多人一聊 API 中转站，第一反应就是看价格。

很多项目一开始接大模型，先关心的是“能不能调通”。等到接口真要进业务，问题很快就变了：

这两天我翻了不少 GPT Image 2 的提示词分享，看到后面有点烦了。

GPT Image 2 发布之后，X 上很快冒出了一堆高赞提示词分享。看多了以后我发现，真正值得抄的不是某一句神秘 prompt，而是几类已经被反复验证过的场景。

GPT Image 2 发布后，开发者和设计圈的讨论明显变了。以前大家测 AI 生图，更多是在看风格像不像、审美够不够强；这次很多人一上来就测菜单、按钮、网页首屏、信息图、漫画分镜和改图任务。原因不复杂: 这些任务更接近真实生产环境。

DeepSeek V4 预览版发布之后，行业讨论的重点有了一个很明显的变化：大家不再只盯着“它是不是更聪明”，而开始更认真地评估“它能不能更低成本地进入真实流程”。