# LLM Intelligence Hub — 产品需求文档 v0.1

> 文档版本：v0.1
> 日期：2026-05-03
> 负责人：宰相（AI 辅助）
> 状态：初稿，征询中

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## 一、产品概述

### 1.1 背景与问题

**背景**：
- 大模型（LLM）市场竞争激烈，OpenAI/Anthropic/Google/DeepSeek/Meta 等提供商持续发布新版本、调整定价和免费政策
- 「立交桥」项目需要在多个 AI Agent 间做模型决策，需要实时掌握各模型的能力、定价、免费额度、区域限制等信息
- 现有信息分散在多个平台（OpenRouter、Anthropic 官网、Google AI Studio、GitHub 等），缺乏统一聚合视图

**核心问题**：
1. 模型信息分散，更新不及时
2. 免费政策区域差异大，难以获取完整信息
3. 定价随版本快速变化，人工维护成本高
4. 缺乏一个可持续积累的 LLM 知识库

### 1.2 目标

**建设一个可持续运营的 LLM 情报中心**：
- 自动采集 + 人工补充，持续追踪 20+ 提供商的模型动态
- 建立结构化 LLM 数据库（定价/能力/政策/评测）
- 每日自动生成可视化报告（Web 页面）
- 支持按场景（编码/写作/推理/免费）筛选最优模型

### 1.3 成功指标

| 指标 | 目标值 |
|------|--------|
| 模型覆盖率 | 20+ 提供商，500+ 模型 |
| 信息更新频率 | 每日增量更新 |
| 报告生成 | 每日 08:00 自动生成 |
| Web 可访问性 | 内网可访问，支持导出 PDF |

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## 二、功能需求

### 2.1 核心功能（Must Have）

#### F1：模型数据库
- **字段**：模型名称、提供商、版本、API ID、输入价格、输出价格、上下文窗口、Capabilities（Vision/Tools/JSON等）、免费标记、免费额度、区域限制、更新时间
- **来源**：OpenRouter API（724模型）、Anthropic/Google 官方文档、GitHub 模型列表
- **更新策略**：每日增量同步 + 人工校正

#### F2：免费政策追踪
- **内容**：各提供商免费模型列表、免费额度说明、限流规则、区域限制
- **特殊标记**：限时免费、试用政策、新用户优惠

#### F3：区域定价追踪
- **内容**：同一模型在不同区域的定价差异（如中国区 vs 全球区）
- **货币支持**：USD/CNY/EUR 汇率换算

#### F4：每日报告生成
- **格式**：Web 页面（HTML）+ PDF 导出
- **内容**：
  - 今日新上线/更新模型
  - 价格变动提醒
  - 免费政策变更
  - 热门模型 TOP 10 推荐（按场景）
  - 成本优化建议

#### F5：搜索与筛选
- **筛选维度**：提供商、免费/付费、场景（编码/写作/推理）、价格区间、上下文长度
- **搜索**：模型名称、提供商、特性关键词

### 2.2 进阶功能（Should Have）

#### F6：价格对比计算器
- 输入 Token 数量 → 输出各提供商成本对比
- 按月成本估算

#### F7：模型评测排行榜
- 聚合 MMLU / HumanEval / GSM8K / MATH 等基准评测数据
- 按场景排名（编码/推理/写作/免费）

#### F8：告警系统
- 价格变动 > 10% 触发告警
- 新模型上线通知
- 免费额度变更通知

#### F9：API 接口
- 提供 JSON API 供其他系统集成
- 支持 AI Agent 查询最优模型

### 2.3 未来功能（Nice to Have）

#### F10：竞品追踪
- 追踪各提供商市场份额、融资动态、战略动向

#### F11：多语言界面
- 中文 / 英文双语界面

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## 三、非功能需求

### 3.1 技术要求
- **部署**：内网服务器，支持 Docker 部署
- **存储**：SQLite（轻量）+ PostgreSQL（生产）
- **数据量**：预估 500+ 模型 × 50+ 字段，每日增量 10-50 条
- **性能**：报告生成 < 30 秒

### 3.2 运维要求
- **自动更新**：每日 08:00 cron 触发数据同步
- **监控**：失败告警、日志留存 30 天
- **备份**：数据库每日增量备份

### 3.3 安全要求
- **访问控制**：内网认证（如需）
- **数据来源标注**：所有数据标注来源 URL，确保可溯源

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## 四、竞品参考

| 竞品 | URL | 核心能力 | 弱点 |
|------|-----|---------|------|
| OpenRouter | openrouter.ai/models | 724模型实时数据，免费标记，ELO排名 | 无中文界面，不追踪区域定价 |
| AIPriceIndex | (GitHub) | LLM 定价历史追踪 | 仅定价，无评测 |
| Artificial Analysis | artificialanalysis.ai | 模型性能排行，成本计算 | 付费为主，无免费模型追踪 |
| truefoundry/models | (GitHub) | 21提供商 1000+模型配置 | 非实时，需人工 PR 更新 |
| Model-ID-Cheatsheet | (GitHub) | 107模型精确 ID | 仅 API ID，无定价 |

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## 五、技术方案建议

### 方案 A（快速启动）
- **数据源**：OpenRouter API + 官方文档爬虫
- **存储**：SQLite + 每日 CSV 导出
- **报告**：静态 HTML 页面 + GitHub Pages 托管
- **工期**：2 周 MVP

### 方案 B（生产级）
- **数据源**：OpenRouter + Anthropic + Google + DeepSeek 官方 API
- **存储**：PostgreSQL + TimescaleDB（时序数据）
- **报告**：Web Dashboard（React） + PDF 自动生成
- **告警**：邮件/钉钉通知
- **工期**：4-6 周

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## 六、用户故事

| # | 用户 | 故事 |
|---|------|------|
| U1 | 立立 | "我每天早上看一眼报告，就知道今天该用哪个模型省钱" |
| U2 | 小龙 | "我想查某个场景下最便宜的免费模型，5秒内找到" |
| U3 | 宰相 | "我想让 AI Agent 能自动查询最优模型，不用每次问人" |
| U4 | 项目经审 | "我想看到本周价格变动汇总，作为成本核算依据" |

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## 七、风险与依赖

| 风险 | 影响 | 应对 |
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| 数据源 API 变更 | 爬虫失效 | 多源交叉验证，建立镜像 |
| 免费额度频繁调整 | 报告滞后 | 每日检查 + 变更告警 |
| 提供商定价策略差异化 | 数据结构复杂 | 设计灵活 schema，支持扩展字段 |

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## 八、上线计划

| 阶段 | 内容 | 目标 |
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| Phase 0 | 需求确认 + 技术方案选定 | 1 周 |
| Phase 1 | MVP：10 提供商数据 + 静态报告 | 2 周 |
| Phase 2 | Web Dashboard + 告警 + 评测排行 | 2 周 |
| Phase 3 | API 开放 + Agent 集成 | 1 周 |