AI综合API平台全面对比：n8n 与 Make.com 深度选型指南

AI API

AI API平台介绍以及重要性

想象一下，您想让您的计算机程序（比如您常用的n8n或make.com工作流）拥有“思考”或“创造”的能力，例如自动写文章、识别图片内容或者生成独特的图像。AI API平台就是实现这一目标的魔法钥匙。

简单来说，AI API平台是一系列服务，它们封装了强大的人工智能模型。您不需要自己从头开始构建这些复杂的AI，也不需要购买昂贵的硬件来运行它们。相反，您可以像点菜一样，通过API（应用程序编程接口——可以理解为一种标准化的“对话”方式）来“订购”您需要的AI技能。平台会处理所有复杂的后台工作，然后将结果返回给您的应用程序。

对于n8n和make.com的用户来说，这意味着您可以将这些AI能力无缝集成到您现有的自动化流程中，让它们变得更加智能和强大。例如：

• 自动为您的社交媒体帖子生成吸引人的文案和配图。
• 自动分析客户反馈邮件，提取关键信息并进行分类。
• 根据关键词自动生成博客文章大纲或初稿。
• 将产品描述转换成语音介绍。

通过AI API平台，您无需成为AI专家，就能让您的自动化工作流更上一层楼。

7大平台概览

本报告将深入对比以下七个主流的AI API平台，帮助您了解它们的特点，从而选择最适合您入门和自动化需求的“伙伴”：

1. Fal.ai
2. Replicate
3. 302.ai
4. Together AI
5. AIML API
6. Segmind
7. Hugging Face (Inference Providers)

平台比较

为了让您对这些平台有个初步的印象，下表总结了它们的核心特点和初步的集成便利性评估。

平台介绍

接下来，我们将逐一详细介绍每个平台，重点关注那些对AI初学者和自动化工具用户来说最重要的信息。

Fal.ai：为开发者打造的生成式媒体平台

Fal.ai 将自己定位为一个“为开发者打造的生成式媒体平台”，核心优势在于为图像和视频等生成任务提供“闪电般快速的推理”。对于初学者而言，这意味着当您想在自动化流程中快速生成创意内容时，Fal.ai 致力于提供高效的体验。

对初学者的核心优势：

• 扩散模型速度快：该平台声称其运行扩散模型（一种常用于图像生成的技术）的速度非常快。如果您希望自动化流程能迅速产出图像，这一点非常有吸引力。
• 专注于媒体内容：Fal.ai 明显侧重于图像和视频处理，这与自动化场景下的许多常见需求（如社交媒体内容创作、营销材料生成）高度吻合。
• 支持自定义模型和LoRA训练：虽然LoRA（一种模型微调技术）可能对初学者来说有些进阶，但平台提及此功能，暗示了未来用户在熟悉基础操作后，有进一步个性化模型的可能性。

Replicate：一行代码运行AI模型

Replicate 的目标是让AI技术更加平易近人，它允许用户通过非常简单的方式（通常只需少量代码）就能运行成千上万的AI模型。对于自动化用户来说，这可能意味着更简洁的API调用配置。

对初学者的核心优势：

• 简单易用：其宣传语“用API运行AI”和“一切只需一行代码” 对初学者极具吸引力。
• 庞大的模型库：平台上有数千个由社区发布的、可直接用于生产的模型，为用户提供了丰富的实验和选择空间。
• 自动扩展与按使用付费：初学者无需担心服务器管理问题，平台会根据流量自动伸缩，并且只在自动化流程实际调用AI时才会计费。

302.ai：AI“超市”——按需付费，即开即用

302.ai 将自身打造为一个“企业级AI应用平台”，特点是“按需付费、即开即用、开源”。对于初学者，“AI超市” 这个比喻非常贴切——一个可以找到各种AI工具的地方。

对初学者的核心优势：

• 按需付费：这种模式非常适合初学者尝试新事物，无需长期投入。
• “一键部署，即开即用”：极大地降低了使用门槛。
• 广泛的应用范围：平台提供聊天机器人、绘画机器人、知识库机器人等基础工具，以及大量具体的AI应用，如“AI老照片修复”、“AI PPT生成器”等，这些都为初学者提供了明确的、可直接使用的场景。
• 无需账户即可分享：这是一个独特的功能，可能便于简单的协作项目或演示。

Together AI：面向开源模型的AI加速云

Together AI 是一个“AI加速云”，专注于开源模型，并致力于提供快速的模型训练和推理（运行模型）服务。对初学者而言，这意味着可以便捷地使用到流行的开源模型，并获得不错的性能。

对初学者的核心优势：

• 专注于开源模型：用户可以接触到Llama、Mixtral等广受欢迎且功能强大的开源模型。
• OpenAI兼容API：这是一个巨大的优势。许多工具和教程都采用OpenAI的API格式，这种兼容性使得初学者更容易上手，甚至可以直接复用已有的知识或设置。
• 提供不同性能档次的模型版本：例如“Turbo”（最佳性能）、“Reference”（全精度）和“Lite”（最低成本）等版本，让用户可以根据速度、成本和准确性的需求进行选择，有助于控制使用开销。

AIML API：通过单一API访问200+ AI模型

AIML API 提供“单一AI API以访问超过200个AI模型”。与302.ai和Hugging Face类似，它扮演着一个聚合者的角色，简化了对来自多个供应商（如Google、OpenAI、Mistral等）模型的访问。

对初学者的核心优势：

• 单一API访问多种模型：如果您想尝试来自不同来源的模型，这可以减少处理多个不同API的复杂性。
• 无服务器基础设施：用户无需管理服务器。
• 声称的成本节省：“通过一行代码从OpenAI切换，最多可节省80%”，这对预算敏感的初学者来说是一个有力的宣传点。

Segmind：通过生成式AI重塑视觉创作

Segmind 专注于“视觉生成式AI”，为图像和视频生成、虚拟试穿等任务提供无服务器API和工作流。这对于那些主要兴趣在于创作视觉内容的初学者来说非常有吸引力。

对初学者的核心优势：

• 高度专注于视觉AI：如果初学者的主要需求是图像或视频处理，Segmind提供了专业化的服务。
• “PixelFlow”工作流构建器：这表明该平台可能提供一种更直观、甚至可能是无代码的方式来构建AI处理流程，这对初学者可能非常有吸引力。
• 可调用来自合作伙伴的模型：如Ideogram、Google、Luma等知名模型提供商。

Hugging Face：AI社区的模型之家

Hugging Face 是一个广为人知的、汇集了海量AI模型和数据集的中心。其“Inference Providers”（推理提供商）服务旨在通过与合作伙伴（其中一些也名列本报告，如Fal.ai、Replicate、Together AI）的协作，为这些模型提供流线型、统一的API访问。

对初学者的核心优势：

• 海量的模型选择：可以访问到几乎涵盖所有任务类型的、数量庞大的模型。
• “一体化API”概念：通过一致的接口简化了不同类型模型（文本、图像等）的使用。
• 多提供商支持：用户可能通过一个Hugging Face API密钥就能访问到托管在其他平台（如Fal.ai、Replicate、Together AI）上的模型，这有助于简化凭证管理。
• 推理游乐场：无需编写任何代码或进行API调用设置，即可方便地测试模型。

在了解这些平台时，可以观察到一个现象：市场上既有像AIML API、302.ai和Hugging Face Inference Providers这样的“聚合型”平台，它们提供对来自多个底层提供商的模型的访问；也有像Fal.ai和Segmind这样更“专业化”的平台，分别专注于生成式媒体和视觉AI。Replicate和Together AI则介于两者之间，提供广泛但经过筛选的流行模型。

这种市场分化对初学者意味着什么呢？聚合型平台因其多样性可能很吸引人，但如果它们所代理的底层模型在价格或性能上差异显著，反而可能增加复杂性。如果初学者有非常明确的应用场景（例如，“我只想生成图片”），那么专业化平台可能更容易理解和上手。这种分化的根源在于，AI模型的激增使得用户难以选择和集成，聚合型平台试图通过统一接口来解决这个问题，而专业化平台则力求在特定领域做到极致。

另一个值得注意的趋势是“OpenAI兼容性”。Together AI 明确提及其API与OpenAI兼容，AIML API也通过允许用户轻松从OpenAI切换以及其文档中展示了使用OpenAI SDK的示例 来暗示这一点。Hugging Face的InferenceClient在处理某些任务时也借鉴了OpenAI客户端的用法。这对初学者来说是一个显著的利好。许多教程、社区示例，甚至自动化工具中的节点/模块都是围绕OpenAI API结构构建的。这种兼容性降低了学习曲线，使得用户可以更容易地迁移或利用现有的知识和设置。其原因是OpenAI的API（尤其是在聊天机器人领域）已成为许多LLM交互的事实标准，其他平台采用这种兼容性是为了通过提供熟悉感和更便捷的集成来吸引用户。

AI API定价指南

了解价格是选择平台时的重要一步。本部分将帮助您理解这些AI API平台的收费方式。

免费套餐和体验额度

许多平台提供“先试后买”的机会，这可能是少量的免费信用额度（以美元计价）或每月/每日一定数量的免费API调用次数。

• Fal.ai：有时会通过促销活动提供免费额度（例如，针对VEO 模型）。其常规的免费额度政策在现有资料中没有明确说明，但其“按实际消耗的计算能力付费”的模式暗示了灵活的付费方式。其FAQ提到用户有每秒10个并发任务的速率限制，但未明确这是否与免费套餐挂钩。Fal.ai的免费额度似乎更多是促销性质，可能不像其他一些平台那样提供持续性的、适用于所有模型的免费层级，这一点对于希望长期免费使用小型项目的初学者来说很重要。
• Replicate：为新用户提供“有限的免费计算额度”。一些信息源提到有5美元的免费额度。如果未使用，这些额度会在14天后过期。用户可以免费试用一些特色模型一段时间，之后平台会要求设置付款信息。
• 302.ai：其官网强调“只为AI使用付费，无订阅”，以及“真正免费开放的定价模式，所有机器人和工具无限制使用，所有功能解锁”。这听起来像是访问平台工具无需预付费用，但实际的AI模型调用是收费的。其价格页面并未显示免费额度，而是列出了每次调用或每token的费用。一些第三方比较网站 25 提及“免费试用”，但链接指向的是强调按需付费的官网。因此，302.ai的“真正免费”可能指的是没有平台订阅费，而非免费的AI计算资源，这一点初学者需要注意区分。
• Together AI：“Build Plan”包含1美元的适用于所有模型的信用额度，外加免费的Llama Vision 11B和FLUX.1 [schnell]模型使用权。较早的信息曾提到为新用户提供25美元的免费额度，但最新的1美元额度更为具体。
• AIML API：“Developer Plan”是免费的，包含每小时10次请求和免费的Playground（实验平台）访问权限。免费计划每日有50,000个token的限制。对于免费套餐的API调用，还有一些特定限制，例如聊天模型最大输出512个token，某些图像模型一次只能生成1张图片，DALL-E模型的分辨率限制为512×512。
• Segmind：其PixelFlow（图形化界面工具）的“Hobbyist”套餐是永久免费的，包含1美元的注册信用额度、1个已保存的PixelFlow工作流、100MB存储空间和每分钟1次请求的限制。其通用API的定价文档 也提到新账户会预装1美元额度。
• Hugging Face Inference Providers：为普通用户提供免费套餐，并为PRO用户和企业中心组织提供额外的信用额度。平台声称不会在提供商的费率基础上额外加价。

计费模式

• 按需付费（PAYG）：这是最常见的模式，就像支付水电费一样——只为您实际使用的部分付费。
  • Fal.ai：“只为您消耗的计算能力付费”。GPU时间按秒或小时计费。
  • Replicate：按使用付费，只计算代码运行的时间。某些模型按硬件使用时长（秒）计费，另一些则按输入输出量（如每张图片、每token）计费。
  • 302.ai：按需付费，按次（token数量或使用次数）计费。价格表显示了每token或每次调用的费用。
  • Together AI：“Build Plan”完全是按需付费。推理服务按每百万token（输入/输出）或每张图片/每步计费。
  • AIML API：“Startup Plan”是按需付费模式。
  • Segmind：无服务器API按秒计费。
  • Hugging Face：根据其底层提供商的费率计费，暗示了按需付费的模式。
• 订阅计划：一些平台提供月度订阅计划，可能包含一定量的信用额度/token包，或者更低的单位价格。
  • AIML API：提供Production套餐（每月50美元，含1亿token及额外奖励）、Scale套餐（每月200美元起，含4亿token及额外奖励）以及Pay In Crypto套餐（每月100美元起）。
  • Segmind：其PixelFlow图形界面有Personal（17美元/月）、Pro（29美元/月）、Business（399美元/月）等套餐，这些套餐包含信用额度。其专用API定价则提供按小时计算的基础GPU费用。
  • Together AI：Scale和Enterprise套餐提供更多功能、更高限额以及预留GPU的折扣。
• Token的简单解释：什么是token？可以参考302.ai的解释：“token是文本的一个单位，大致相当于对话中的字符数……一百万个token大约相当于55万个中文字符或75万个英文字符”。AIML API也对token进行了解释。需要理解的是，对于许多语言模型，您的输入和AI的输出都会消耗token。
• 计算时间（GPU计费）：对于某些模型（尤其是图像/视频生成类），平台会根据专用计算机（GPU）为您工作的时间来收费。Fal.ai 、Replicate、Segmind（针对专用API ）和Together AI（针对专用端点/集群 ）都采用这种计费方式。

初学者需要注意，虽然免费额度是开始探索的好方法，但它们通常有使用期限（如Replicate的额度14天后过期）或范围限制，这意味着它们不能作为长期免费使用方案。持续使用，尤其是在超出免费额度后，将需要根据平台的按需付费（PAYG）模式支付费用。

此外，对于“按秒计费”的专用或私有模型部署，初学者也需留意潜在的“隐性成本”。例如，Replicate 和Segmind（针对专用部署）会对模型的设置时间和空闲时间收费，而不仅仅是主动处理请求的时间。Fal.ai也按GPU使用小时收费。这意味着，即使您的自动化流程没有主动调用AI，只要模型实例保持在线（例如，为了更快的后续响应而部署的专用实例），成本也可能在累积。这与公共共享模型通常由平台承担空闲时间成本不同（Replicate指出公共模型的设置和空闲时间是免费的）。

一般成本概览

• 语言模型（例如Llama 3、类GPT模型）：
  • Together AI：Llama 3 8B Turbo版本约为每百万token 0.18美元。
  • AIML API：Meta Llama 4 Scout版本输入为每百万token 0.19美元，输出为每百万token 0.62美元；OpenAI GPT-4.1 Mini版本输入为每百万token 0.42美元，输出为每百万token 1.68美元。
  • 302.ai：OpenAI o3-mini版本输入为每百万token 0.15美元，输出为每百万token 0.6美元。
  • Replicate：Anthropic Claude 3.7 Sonnet版本输入为每百万token 3美元，输出为每百万token 15美元。
• 图像生成（例如Stable Diffusion、类DALL-E模型）：
  • Replicate：FLUX.1 [schnell]模型约为每张图像0.003美元。
  • Segmind：Stable Diffusion 3 Medium文生图模型约为每秒0.006美元。
  • AIML API：Google Imagen 3模型约为每次生成0.031美元。
  • 302.ai：DALL-E 1024×1024分辨率图像约为每次调用0.04美元；Midjourney Fast模式约为每次调用0.05美元。
  • Fal.ai：采用GPU定价，例如H100型号为每小时1.89美元。具体模型成本取决于运行时间。
• 重要提示：“每百万token”听起来可能很多，但即使是小任务也会累积。对于图像生成，“每张图片”或“每秒处理时间”是常见的计费单位。

下表汇总了各平台的免费选项和常见任务的典型成本，以便进行快速的财务评估。

支持的模型

了解一个平台能做什么，关键在于它支持哪些类型的AI模型。

AI工具箱：常见的模型类别

• 文本生成：创建文章、摘要、产品描述、聊天机器人回复等（所有平台均提供）。
• 图像生成：根据文本提示创建图像，修改现有图像（所有平台均提供，但Fal.ai、Segmind、Replicate对此有特别侧重）。
• 视频生成：根据文本或图像创建短视频片段（Fal.ai , Replicate, Segmind, Together AI, AIML API ）。
• 音频/语音处理：文本转语音、语音转文本（Replicate , 302.ai , Segmind , AIML API , Together AI ）。
• 嵌入（Embeddings）：用于语义搜索或查找相似内容（Hugging Face , Together AI , AIML API ）。简单解释：“帮助AI理解文本片段之间的含义和关联性。”
• 其他实用功能：光学字符识别（OCR）、翻译、代码生成等（AIML API; 302.ai ）。

初学者示例

• Fal.ai：提供FLUX系列模型用于快速图像生成，Recraft模型用于矢量艺术和品牌风格图像，以及Stable Diffusion 3.5等。视频模型方面，支持VEO 2、Minimax、Luma Dream Machine、Kling等。
• Replicate：提供SDXL、Llama系列、Stable Diffusion 3.5、Ideogram、Recraft等多种模型。还支持视频生成（如Pixverse）、语音合成（如Minimax ）和音乐生成（如Google Lyria）。
• 302.ai：绘图功能支持Midjourney、Flux、SD、Ideogram、Recraft等。可调用多种大型语言模型（如GPT系列、Claude系列、Gemini、Llama等 37）。提供大量特定图像处理工具（如图像放大、上色、背景去除 ）。
• Together AI：提供众多Llama模型版本（Llama 4、3.3、3.2、3.1、3）、DeepSeek、Qwen、Mixtral等文本模型，FLUX系列图像模型，以及Cartesia Sonic音频模型等。
• AIML API：可访问来自Google（Gemini）、OpenAI（GPT）、Anthropic（Claude）、Meta（Llama）、Mistral、xAI（Grok）、Stability AI等多家顶级提供商的模型。支持OCR、图像生成（Imagen 3）、视频生成（Kling）、音乐生成、3D模型生成等。
• Segmind：专注于视觉AI，提供Stable Diffusion 3、Ideogram、Luma Photon、Flux等图像模型。视频模型方面，支持Hailuo、Kling、Luma Dream Machine、Veo 2等。
• Hugging Face Inference Providers：可访问其Hub上极其广泛的模型，请求会通过合作伙伴进行路由。例如，支持DeepSeek模型，并通过Fal.ai、Replicate、Together AI等合作伙伴提供文本、图像、视频生成等多种模型。

简单的自动化用例

• “根据一个关键词生成一篇博客文章的大纲。”
• “根据一段文字描述为社交媒体帖子创作一张独特的图片。”
• “总结一长串的电子邮件讨论内容。”
• “将一段产品描述转换成音频片段。”

对于初学者来说，面对众多的模型选择可能会感到困惑。Hugging Face提供了近乎无限的“模型动物园”，302.ai和AIML API也提供了非常广泛的选择。而Fal.ai或Segmind则提供了更为精选和专业化的模型。Replicate和Together AI则提供了广泛但更侧重于流行或高性能模型的集合。一个庞大的选择范围可能会让初学者不知所措，而一个精心策划的列表如果包含了针对常见任务的优秀模型，则可能更容易上手。然而，“模型动物园”也为熟悉基本操作后的探索提供了更多可能性。

此外，一些平台强调提供最新的模型（例如Fal.ai提供的VEO 2访问，AIML API宣称“新API模型已上线” ）。使用最新的模型可能令人兴奋，但也可能意味着更多的bug、更少的文档或快速变化的API。对于初学者的第一个项目而言，更成熟、经过充分测试的模型可能更可靠。因此，在追求“最新”与选择“稳定且支持良好”的模型之间取得平衡非常重要。

下表概览了各平台在主要模型类别上的支持情况。

n8n & make.com 集成 – 核心关注点

对于n8n和make.com的用户来说，最关心的问题莫过于如何将这些AI平台的强大功能便捷地集成到自己熟悉的自动化工具中。

通用集成方式：专用连接器 vs. HTTP请求

• 专用连接器（节点/App）：这些是预先构建好的集成模块，能够简化连接过程。通常，您只需添加API密钥，常用的操作就会以易于配置的选项形式提供。
• HTTP请求模块：这是一种更通用的连接方式，适用于几乎所有提供API的服务。它需要进行稍多一些的设置（例如输入API的URL、请求头、选择GET/POST等请求方法，并自行构建数据体），但灵活性非常高。

Fal.ai

• n8n集成：
  • 目前看来，Fal.ai没有官方的、专门的n8n节点。Pipedream提到了一些针对n8n.io的Fal.ai API操作（如添加到队列、取消请求、获取响应、获取状态），这表明其API定义良好，适合通过HTTP节点使用。
  • 存在一个n8n工作流模板，用于“使用Fal.ai Trellis将图像转换为3D模型”。该工作流通过HTTP请求节点调用“Fal.run API”，需要在Authorization（授权）请求头中配置API密钥。
  • 结论：主要依赖n8n的HTTP请求节点。
• make.com集成：
  • 存在官方App：Fal.ai在Make.com上拥有一个“已验证”的App，由合作伙伴“makeitfuture”提供支持。
  • 该App包含“从图像生成视频”、“从文本生成图像”、“获取请求状态”、“获取响应”等模块。
  • 结论：由于有官方App，对make.com用户来说集成非常便捷。
• API文档对初学者的友好度（用于n8n中的HTTP请求配置）：
  • Fal.ai的文档提供了Python和JavaScript的客户端库示例。身份验证基于密钥。
  • 对于原始HTTP请求，Postman上的示例显示了Authorization: Key YOUR_KEY_ID:YOUR_KEY_SECRET或Authorization: Bearer YOUR_FAL_KEY这样的请求头格式。fal.config({ credentials: "KEY" }) 的配置方式也暗示了使用简单的密钥。
  • 其REST API文档一度显示“正在建设中”，但Postman上的示例 为图像/视频生成任务（请求URL为https://queue.fal.run/fal-ai/:model_id）提供了cURL命令。
  • 友好度评估：文档主要侧重于客户端库，对于习惯直接配置n8n HTTP节点的用户来说，可能不如提供所有核心功能清晰的cURL/HTTP示例那样直接。不过，如果能找到Postman上的示例，则非常有帮助。
• n8n/make.com集成体感：
  • make.com：应该非常容易，因为有官方App。
  • n8n：中等难度。需要使用HTTP请求节点。身份验证似乎是标准的API密钥，置于请求头中。主要的配置步骤是找到确切的模型端点URL（例如文档中的fal-ai/flux/dev ）并构建JSON格式的请求体。已有的工作流示例是一个很好的起点。

Replicate

• n8n集成：
  • 在n8n.io/integrations上未列出官方的Replicate节点。
  • 可能存在社区开发的节点（例如GitHub上的n8n-nodes-replicate，但这看起来更像是一个入门模板而非功能完备的Replicate节点）。
  • Reddit上的用户讨论过创建节点或使用HTTP请求。n8n本身可以通过HTTP请求节点调用任何REST API。
  • 结论：依赖HTTP请求节点或未经官方验证的社区节点。
• make.com集成：
  • 在make.com/en/integrations上未列出官方的Replicate App。
  • 集成将通过通用的HTTP模块进行。Lovable.dev的文档提到可以通过Make使用webhook/API的方式集成Replicate。
  • 结论：依赖HTTP模块。
• API文档对初学者的友好度（用于HTTP请求配置）：
  • 身份验证：基于Token，使用REPLICATE_API_TOKEN环境变量，并在请求头中以Authorization: Bearer $REPLICATE_API_TOKEN或Token YOUR_TOKEN的形式传递。这一点描述清晰。
  • API调用：文档中包含cURL示例（例如，获取账户信息的示例，调用fofr/become-image模型的示例）。其API通常采用异步模式：先发送POST请求启动预测，然后通过GET请求轮询结果。
  • 文件输入可以是URL、本地文件（通过客户端库处理）或数据URI。对于n8n/make.com用户，URL输入是最简便的方式。
  • 友好度评估：其API逻辑（POST后轮询GET）对初学者来说比单次调用稍复杂，但文档中提供了cURL示例，解释得比较清楚。处理异步操作和轮询的需求给n8n/make.com用户增加了一个步骤。
• n8n/make.com集成体感：
  • 由于其异步特性（启动预测 -> 轮询状态 -> 获取结果），集成略显复杂。这意味着在n8n/make.com中构建的工作流需要包含循环或延迟机制来检查任务是否完成。
  • 身份验证过程简单明了。如果遵循文档，使用HTTP节点/模块构建初始的POST请求和后续的GET请求是可行的。

302.ai

• n8n集成：
  • 在n8n.io/integrations上未列出官方的302.ai节点。
  • WayToAGI将302.AI列为“AI超市”类的基础设施，并将n8n.io描述为一个可以集成聊天机器人的业务流程自动化工具，这暗示了潜在的连接可能性，但并非直接的节点集成。
  • n8n可以使用HTTP请求节点。
  • 结论：依赖HTTP请求节点。
• make.com集成：
  • 在make.com/en/integrations上未列出官方的302.ai App。
  • Make.com可以使用通用的HTTP模块。
  • 302.ai在GitHub上有一些开源项目（例如AI网页摘要工具）使用了其API，这表明其API具有一定的友好性。
  • 结论：依赖HTTP模块。
• API文档对初学者的友好度（用于HTTP请求配置）：
  • 平台拥有详尽的API文档，列出了许多模型和功能。
  • 身份验证：其文档在目录中列出了大量API端点，但没有立即显示身份验证方法。用户需要查阅特定端点的文档。通用的API安全概念（如API密钥）是标准做法。为确保初学者能顺利配置，其特定API端点文档中必须清晰地标明身份验证方法。（现有资料中缺乏针对初学者的、关于具体端点身份验证的简洁说明）。
  • HTTP示例：API文档按模型/功能组织。资料显示了模型和任务列表，但没有提供针对初学者的直接HTTP调用示例。相关信息指出，在已浏览的资料中未找到易于理解的HTTP示例。
  • 友好度评估：其API数量众多，可能会让初学者感到不知所措。提供针对常见任务的、包含明确身份验证请求头的、简单明了的HTTP示例至关重要，而这似乎在现有资料中有所欠缺。
• n8n/make.com集成体感：
  • 由于模型和工具种类繁多，潜力巨大。
  • 易用性在很大程度上取决于其特定端点API文档的清晰度，尤其是关于身份验证和HTTP调用请求/响应结构的部分。如果这方面对初学者不够友好，集成将会比较困难。

Together AI

• n8n集成：
  • 在n8n.io/integrations上未列出官方的Together AI节点。
  • n8n的自托管AI入门套件提到了通过Hugging Face使用开源LLM，而Together AI也专注于开源模型。这表明两者在理念上一致，但并非直接集成。
  • 结论：依赖HTTP请求节点。
• make.com集成：
  • 存在官方App：Together AI在Make.com上拥有一个“已验证”的App，由合作伙伴“MSquare Automation Solutions”提供支持。
  • 该App包含“创建补全（Completion）”、“创建图像”、“进行API调用”等模块。
  • 结论：对make.com用户来说集成非常便捷。
• API文档对初学者的友好度（用于n8n中的HTTP请求配置）：
  • 身份验证：采用Authorization: Bearer $TOGETHER_API_KEY的方式。这是标准且清晰的做法。API密钥在注册后获取。
  • HTTP示例：文档中为Llama模型提供了清晰的cURL示例（Llama-2，Llama。2，Llama。）。API端点为https://api.together.xyz/v1/chat/completions。
  • 通用API文档位于docs.together.ai，其模型页面也提供了特定模型的API用法说明。Distilabel的文档也展示了如何使用API密钥和基础URL https://api.together.xyz/v1来调用TogetherLLM。
  • 友好度评估：非常好。提供了清晰的cURL示例和标准的Bearer Token身份验证。其OpenAI兼容API 是一个主要优点，n8n用户或许可以调整OpenAI的示例，甚至通过更改基础URL来使用OpenAI节点。
• n8n/make.com集成体感：
  • make.com：应该非常容易，因为有官方App。
  • n8n：相对容易。使用HTTP请求节点和Bearer Token。OpenAI的兼容性可以简化提示和请求体的构建。

AIML API

• n8n集成：
  • 在n8n.io/integrations上未列出官方的AIML API节点。
  • Reddit上的讨论 显示有用户考虑使用n8n作为AI工作流的API端点，通过HTTP节点连接到AI服务。OneClick IT Solution的文章描述了如何用n8n设置OpenAI，这与AIML API相关，因为后者兼容OpenAI SDK。
  • 结论：依赖HTTP请求节点。
• make.com集成：
  • 在make.com/en/integrations上未列出官方的AIML API App。
  • Lablab.ai上展示了一些使用AIML API构建的项目，表明其API具有可用性。
  • 结论：依赖HTTP模块。
• API文档对初学者的友好度（用于HTTP请求配置）：
  • 身份验证：使用API密钥。文档展示了如何通过OpenAI SDK使用它：client = OpenAI(base_url="https://api.aimlapi.com/v1", api_key="<YOUR_AIMLAPI_KEY>")。对于原始HTTP请求，格式应为Authorization: Bearer <YOUR_AIMLAPI_KEY>。
  • HTTP示例：文档提供了cURL示例。例如，调用DeepSeek聊天模型的命令是向api.aimlapi.com发送POST /v1/chat/completions请求，并附带JSON格式的请求体。LiteLLM的文档也为AIML API提供了cURL/Python示例，其API基础URL为https://api.aimlapi.com/v2（注意这里的v2与别处的v1不同）。
  • 平台提供了快速入门指南。
  • 友好度评估：良好。OpenAI SDK的兼容性是一个很大的加分项。提供了cURL示例。v1和v2 API基础URL的并存可能会给用户带来困惑，需要确保文档清晰一致。
• n8n/make.com集成体感：
  • 中等难度。需要使用HTTP请求节点。OpenAI的兼容性很有帮助。API密钥身份验证方式清晰。用户需要确保根据模型/任务使用正确的API基础URL（v1或v2）。

Segmind

• n8n集成：
  • 在n8n.io/integrations上未列出官方的Segmind节点。
  • 结论：依赖HTTP请求节点。
• make.com集成：
  • 存在官方App：Segmind在Make.com上拥有一个“已验证”的App，由合作伙伴“Synergetic”提供支持。
  • 该App包含“从文本生成图像”、“进行API调用”、“运行PixelFlow”等模块。
  • 结论：对make.com用户来说集成非常便捷。
• API文档对初学者的友好度（用于n8n中的HTTP请求配置）：
  • 身份验证：API密钥置于x-api-key请求头中。
  • HTTP示例：其开发者快速入门指南 为https://api.segmind.com/v1/instantid和face-to-sticker等端点提供了cURL和Python requests库的示例。Postman集合也已提供。
  • 特定模型的用法说明在其各自的模型页面上提供。
  • 友好度评估：良好。x-api-key的用法简单直接。提供了cURL示例。“运行PixelFlow”的API端点（在Make.com的模块中提及）很有意思，表明用户可以在Segmind平台上构建自定义工作流，然后通过API触发。
• n8n/make.com集成体感：
  • make.com：应该非常容易，因为有官方App。
  • n8n：相对容易。使用HTTP请求节点和x-api-key请求头。需要从其模型页面查找特定模型的API端点URL和参数。

Hugging Face Inference Providers

• n8n集成：
  • 目前没有明确的、专门针对“Hugging Face Inference Providers”的官方n8n节点，但n8n确实有一个“Hugging Face”节点，可能适用于较早的Inference API或自托管模型。新的“Inference Providers”服务旨在提供统一的API。
  • n8n拥有通用的AI节点并支持HTTP请求。
  • 结论：可能依赖HTTP请求节点调用router.huggingface.co端点，或者通过其路由到的提供商的节点（例如，如果路由到Fal.ai，则可以使用Fal.ai的集成方法）。
• make.com集成：
  • Make.com在其AI集成列表中有一个“Hugging Face”App，但不清楚这是否已更新以支持新的“Inference Providers”服务，还是仅适用于旧版API。
  • 结论：可能存在专用App，但针对“Inference Providers”的具体情况需要验证。否则，将依赖HTTP模块。
• API文档对初学者的友好度（用于HTTP请求配置）：
  • 身份验证：用户Token置于Authorization: Bearer $HF_TOKEN请求头中。建议使用细粒度Token。
  • HTTP示例：提供了cURL示例（例如，通过Novita调用聊天补全功能的示例 ）。同时也提供了Python和JavaScript SDK。
  • API的URL格式为https://router.huggingface.co/{provider_id}/...。SDK中还提供了provider="auto"的选项。
  • 友好度评估：良好。采用标准的Bearer Token。cURL示例很有帮助。通过路由到不同提供商的概念在理解具体使用哪个提供商时（尤其是在使用“auto”选项时）可能会增加一点复杂性，但也提供了灵活性。
• n8n/make.com集成体感：
  • 使用HTTP请求节点集成难度中等。身份验证是标准方式。
  • 关键在于正确格式化对路由器端点的请求，指定提供商和模型，或者理解“auto”选择的工作方式。
  • 如果使用的提供商本身就有n8n/make.com的App（例如Fal.ai或Together AI之于Make.com），那么直接使用该App可能更简单，除非用户偏好Hugging Face的额度或计费方式。

对于Make.com用户而言，一个值得注意的现象是“合作伙伴App”生态系统。Fal.ai 、Together AI 和Segmind 等平台在Make.com上的“已验证”App是由其合作伙伴支持和维护的。虽然拥有官方App是件好事，但由合作伙伴维护意味着技术支持可能需要通过该合作伙伴，App的更新也可能依赖于合作伙伴的开发计划，而非Make.com或AI平台本身。这通常不成问题，但初学者应了解这一细微差别。Make.com允许合作伙伴开发和上架App，从而扩展其生态系统；AI平台则可能利用这些合作伙伴来更快地在Make.com上获得曝光。

另一个影响集成便利性的因素是API的调用方式。Replicate的API 明确是异步的（先发送POST请求启动任务，然后轮询GET请求获取状态/结果）。Fal.ai的队列系统也暗示了某些任务的异步操作。对于初学者来说，在n8n/make.com中处理异步调用比处理同步（立即返回结果）调用更为复杂。异步调用需要在工作流中构建循环、延迟和条件逻辑，以检查任务是否完成，然后再继续后续步骤。这无疑增加了使用HTTP节点/模块进行集成的难度。许多AI任务（尤其是图像/视频生成）本身就需要较长时间处理，异步API可以防止请求超时，并允许调用系统在等待期间执行其他操作。因此，如果一个平台提供同步API，或者其专用的n8n/make.com App在内部处理了异步调用的复杂性，那么它对初学者会友好得多。

最后，清晰、独立的HTTP/cURL示例对n8n/make.com用户至关重要。当没有专用节点/App时，用户将依赖通用的HTTP请求模块。cURL命令能直接提供配置HTTP节点所需的所有信息（URL、方法、请求头、请求体）。Together AI、AIML API 、Segmind 和Hugging Face 等平台在其文档中提供了此类cURL示例。Fal.ai的主要文档则更多展示JS/Python客户端的用法，用户需要查找Postman集合 才能找到cURL示例。而302.ai的现有资料则缺乏针对常见任务的、简单明了的cURL示例。因此，文档中HTTP/cURL示例的可用性和清晰度，极大地影响了依赖通用HTTP模块的n8n/make.com用户的易用性。

下表对各平台与n8n和make.com的集成情况进行了评分。

独特功能与初学者用例

除了核心功能外，每个平台都有其独特之处，可能特别适合某些类型的初学者或特定应用场景。

• 6.1 Fal.ai：
  • 独特之处：专注于实时基础设施和优化的推理引擎，以实现极致速度，尤其擅长扩散模型。其宣称拥有“业内最佳的Flux LoRA训练器”，虽然LoRA训练对初学者来说较为进阶，但这表明了其在特定领域的深度专业化。
  • 初学者用例：通过其Make.com App，利用其快速的扩散模型为社交媒体活动快速生成多种风格的图片。
• 6.2 Replicate：
  • 独特之处：能够方便地使用用户自己的数据对现有模型进行微调，并通过“Cog”工具部署自定义模型。这为用户提供了一条从简单使用到高级定制的成长路径。
  • 初学者用例：通过n8n中的HTTP请求，实验各种由社区发布的图像或文本模型，了解AI的可能性；如果感觉有余力，可以尝试一个简单的模型微调示例。
• 6.3。ai：
  • 独特之处：用户在其平台上构建或配置的AI应用，可以实现“一键分享，无需接收方账户”。声称“本地存储，隐私安全” （但需注意API调用仍会与云端模型交互）。拥有大量针对特定任务的预构建“机器人”。
  • 初学者用例：通过API调用其众多预设的“App-bot”或“Drawing-bot”之一，在n8n/make.com工作流中执行特定任务，例如“AI老照片修复”，并通过其无账户分享链接分享简单的处理结果。
• 6.4 Together AI：
  • 独特之处：高度重视开源模型，并提供不同性能配置（如“Turbo”、“Reference”、“Lite”）。其OpenAI兼容API 是一个巨大的实用优势。
  • 初学者用例：使用其Make.com App或n8n中的HTTP请求（模仿OpenAI的结构），将Llama文本生成模型集成到工作流中，用于起草邮件或总结文章，并选择“Lite”版本以节省成本。
• 6.5 AIML API：
  • 独特之处：通过单一API即可访问来自众多顶级提供商（OpenAI、Google、Anthropic、Mistral等）的极其广泛的模型，并声称能显著节省成本。提供高准确度的AI驱动OCR功能。
  • 初学者用例：利用其免费的“Developer Plan”，在n8n中通过相同的API结构，针对某个文本分类任务分别实验不同的LLM（例如，先试用GPT模型，再试用Claude模型，然后是Llama模型），以比较它们的输出效果。
• 6.6 Segmind：
  • 独特之处：其平台拥有“PixelFlow”可视化工作流构建器，并且可以通过API触发这些已发布的PixelFlow工作流（如Make.com模块所示）。这意味着用户可以直观地设计复杂的视觉AI任务，然后从n8n/make.com中轻松调用。这种“平台中的平台”特性非常强大，它允许初学者将复杂的多步骤AI流程（可能难以直接在n8n/make.com中通过多个API调用来构建）抽象成一个单一、可管理的API调用。用户可以在Segmind的界面中构建AI部分，然后在n8n/make.com中完成其余的自动化。
  • 初学者用例：在PixelFlow中设计一个“AI产品摄影”工作流，然后使用Segmind的Make.com App（或从n8n通过HTTP调用PixelFlow API端点），在Google Sheet中添加新产品时自动生成新的产品图片。
• 6.7 Hugging Face Inference Providers：
  • 独特之处：可以访问最庞大的模型集合，并能将请求路由到不同的后端提供商。其Inference Playground（推理游乐场）便于轻松测试模型。
  • 初学者用例：使用Inference Playground找到一个针对特定任务的小众模型（例如，针对某种不太常见语言的情感分析模型），然后通过n8n中的HTTP请求调用其API，处理来自Webhook的文本数据。

在考量这些平台时，用户还会面临关于“开放性”和控制权的选择。一些平台提供高度优化、有时是专有的系统（如Fal.ai的推理引擎 ），另一些则专注于开源模型（如Together AI ），或者允许用户完全部署自定义模型（如Replicate的Cog工具 ）。Hugging Face则是开放模型访问的典范。虽然“开源”听起来不错，但也可能意味着更大的可变性。一个高度优化的专有系统如果能“开箱即用”地解决特定任务，可能会提供更好的性能和易用性。初学者应考虑他们是仅仅追求结果，还是更看重开源模型的透明度和可定制性。这并非简单的“开放即好/坏”的问题，而是一个谱系，不同的选择在易用性、性能、成本和控制方面有不同的权衡。

选择AI API平台

经过前面的详细对比，现在是时候根据您的具体需求，帮助您做出选择了。

关键差异点

• Fal.ai：强项在于生成式媒体（图像/视频）的速度和优化。
• Replicate：易于运行和探索大量社区模型，并提供了模型微调的路径。
• 302.ai：如同一个AI工具“超市”，拥有海量即用型AI应用和工具，按需付费模式简单。
• Together AI：专注于高质量的开源模型，并提供OpenAI兼容API，集成友好。
• AIML API：通过单一API访问众多主流提供商的模型，强调成本效益和广泛选择。
• Segmind：深耕视觉AI领域，其PixelFlow工作流可通过API调用，简化复杂视觉任务。
• Hugging Face Inference Providers：提供最广泛的模型选择，通过路由机制连接不同后端，并有强大的社区支持。

初学者推荐

• “我只想为n8n/make.com找到最容易集成的方案来处理常见任务（文本/图像）”：
  • 对于 make.com 用户：拥有官方（或合作伙伴支持的）App的平台是首选，例如 Fal.ai 、Together AI 和 Segmind。
  • 对于 n8n 用户：那些API文档清晰、提供明确HTTP/cURL示例且身份验证简单的平台会更友好，例如 Together AI（OpenAI兼容性是加分项）、AIML API（OpenAI兼容性是加分项）、Segmind 和 Hugging Face Inference Providers。Fal.ai在借助Postman示例的情况下也不错。Replicate因其异步API特性，集成难度稍高。302.ai的易用性则取决于能否找到清晰的HTTP调用示例。
• “我想免费（或以极低成本）实验最多样化的模型”：
  • AIML API 的免费开发者计划（每小时10次请求，每日5万token额度 ）为探索提供了相当大的空间。
  • Hugging Face Inference Providers 的免费套餐和额外额度 提供了海量的模型选择。
  • Replicate（如5美元初始额度）和 Segmind（1美元初始额度）适合快速体验。Together AI 的1美元额度和部分免费模型 也是一个不错的起点。
• “我的主要目标是在自动化流程中生成图像/视频”：
  • Fal.ai 、Segmind 和 Replicate 在这方面表现突出，拥有丰富的模型和针对性的优化。
• “我已经熟悉OpenAI的API结构，希望能用类似的方式调用”：
  • Together AI 和 AIML API 是绝佳选择。Hugging Face的客户端库在某些情况下也与OpenAI的用法相似。
• “我需要很多特定的、预构建的AI工具，而不仅仅是通用的模型”：
  • 302.ai 凭借其大量的“机器人”应用和丰富的功能列表，在这方面独树一帜。

总结

选择最合适的AI API平台是一个个性化的过程。本报告旨在为您提供一个清晰的起点，但最佳选择最终取决于您的具体项目需求、预算以及您对特定功能和集成方式的偏好。

不要害怕尝试！这些平台大多提供了免费的入门方式，鼓励您动手去体验和比较。将AI的强大能力与n8n、make.com等自动化工具相结合，无疑会为您的工作和创意项目开启一片全新的天地。祝您在AI自动化的探索之旅中收获满满！