路线差异
厂商对比的第一层不是品牌大小，而是用户所在市场、协议入口、模型族覆盖和真实调用稳定性。
- OpenAI: 全球路线, 62 模型数
- NVIDIA: 全球路线, 11 模型数
厂商对比
OpenAI vs NVIDIA
先看厂商路线，再看模型覆盖，最后用只读 Key 检测确认真实可调用范围。
区域
全球路线 / 全球路线
global
模型数
62 / 11
56 providers indexed
OpenAI
GPT-3.5 Turbo · GPT-3.5 Turbo (older v0613) · GPT-3.5 Turbo 16k
样例模型
NVIDIA
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 · Llama 3.3 Nemotron Super 49B V1.5
样例模型
左侧厂商
OpenAI
openai
区域global
模型数62
样例模型
GPT-3.5 Turbo
GPT-3.5 Turbo (older v0613)
GPT-3.5 Turbo 16k
右侧厂商
NVIDIA
nvidia
区域global
模型数11
样例模型
Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct
Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1
Llama 3.3 Nemotron Super 49B V1.5
对比摘要
先怎么判断
OpenAI 和 NVIDIA 都属于 全球路线，重点要看协议、模型覆盖和 Key 可见性。
OpenAI 在目录里的模型覆盖更多，但覆盖多不等于 Key 一定可调用，仍要实测。
真正落地时，输入一把 Key 后应能看到厂商归属、可调用模型、余额/配额线索、限速和风险提示。
Key 检测价值
同一把 Key 可能只暴露部分模型、部分接口或部分地区权限，所以最后必须回到检测结果，而不是只看目录。
- OpenAI: GPT-3.5 Turbo · GPT-3.5 Turbo (older v0613) · GPT-3.5 Turbo 16k
- NVIDIA: Llama 3.1 Nemotron 70B Instruct · Llama 3.1 Nemotron Ultra 253B v1 · Llama 3.3 Nemotron Super 49B V1.5
采购与分发
采购、代理和模型市场上架时，厂商对比要落到能否稳定供给、能否计价、能否监控、能否持续补模型。
- 不要把目录覆盖等同于真实可售。
- Key 检测和持续监控才是最后的商业闭环。