多模型路由，正在成为大模型时代的新基础设施生意。8 月下旬，AI 基础设施公司基元律动（TokenRhythm）完成新一轮融资，累计融资金额达数千万美元，本轮由弘晖基金领投，聚合资本、尚势资本等机构参与。这家公司的创始团队出自华为：CEO 王云鹤曾任华为诺亚方舟实验室主任、盘古大模型负责人，CTO 韩凯曾任诺亚方舟实验室首席研究员。此前不久，海外支付巨头 Stripe 以约 75 亿美元收购全球最大的大模型路由平台 OpenRouter，让「帮 AI 任务做路由分发」这门生意被资本市场重新估值——基元律动押注的正是同一赛道。

融资进展：累计数千万美元，弘晖基金领投

据雷峰网报道，基元律动近日完成新一轮融资，本轮由弘晖基金领投，聚合资本、尚势资本等机构参与。加上此前由 Granite Asia 领投，鼎晖 VGC、元璟资本、无限基金参与的种子轮，公司累计融资金额达数千万美元，创业估值达数亿美元。

团队：华为诺亚方舟实验室核心班底

基元律动的核心团队大多出自华为。CEO 王云鹤曾任华为诺亚方舟实验室（华为的 AI 基础研究机构）主任、盘古大模型（华为自研的大规模 AI 模型）负责人；CTO 韩凯是前诺亚方舟实验室首席研究员，与王云鹤是长期搭档；团队核心成员多来自华为盘古项目、头部大模型厂商与全球顶尖云服务企业。这支团队的能力特点是擅长拆解复杂的 Agent 业务场景，并将其转化为多模型协同的底层路由算法。

Routing Harness：大模型与应用之间的智能调度层

先交代这家公司在做什么。如今市面上的大模型越来越多——OpenAI 的 GPT 系列、Anthropic 的 Claude、Google 的 Gemini，以及 DeepSeek、通义、文心等国产模型——各家在能力、价格、适用场景上差异很大。对开发 AI 应用（尤其是 Agent，即能够自己拆解任务、逐步调用工具完成目标的 AI 程序）的团队来说，一个现实难题是：一个任务到底该调用哪个模型？如何在效果和成本之间取得平衡？

基元律动押注的 Routing Harness（智能路由与调度底座），就是解决这个问题的中间层：它位于大模型与应用之间，让个人和企业开发者根据任务类型、执行阶段与成本约束，自动选择、组合与切换最适合的模型，让 Agent 以更低的调用成本完成更复杂的任务。

基元律动认为，Routing Harness 的价值不止于「把模型连起来」或降低调用成本。随着越来越多的真实任务经由它在不同模型之间流转，任务执行过程中的模型选择、调用结果与用户反馈，会沉淀为真实的多模型任务数据，反过来帮助改进模型能力。公司希望以此为起点，进一步走向 Agent-Native Model——面向真实 Agent 任务的新一代模型形态。

产品与数据：开源产品超 6600 Star，单日 Token 调用量突破 5000 亿

  • OpenSquilla：首款开源 AI Agent 产品，已获得超过 6600 个 GitHub Star（GitHub 上开发者收藏项目的点赞标记，衡量开源项目热度的重要指标），内置自研 Routing Harness 能力。
  • DRACO 评测成绩：在 DRACO 复杂研究任务评测中，基元律动用一套国产多模型集成方案，以 1/3 的成本超越了海外顶级模型 Fable 5。
  • TokenRhythm API：多模型聚合 API 平台，支持 OpenAI、Claude 等协议，已累计吸引 5.4 万名用户，单日 Token 调用量突破 5000 亿（Token 是大模型处理文本的最小单位，可粗略理解为「机器版字数」，中文 1 个汉字约合 1 至 2 个 Token）。

行业参照：Stripe 以 75 亿美元收购 OpenRouter

多模型路由赛道的价值，刚被一笔大交易验证过：2026 年 8 月，海外支付巨头 Stripe 以约 75 亿美元收购全球最大的大模型路由平台 OpenRouter——而这家平台在同年 5 月的估值仅为 13 亿美元，几个月后即以近六倍的价格成交。OpenRouter 的早期及 B 轮投资方包括 a16z、红杉资本，以及英伟达和谷歌母公司 Alphabet。

这笔交易说明：当大模型数量爆发、各家模型能力分化之后，「帮应用方决定调用哪个模型」本身已经成了一大生意，被业内视为 AI 流量的新入口。基元律动把这门生意聚焦在生产力工具方向：让开发者按任务类型、执行阶段与成本约束自动选择模型，避免被任何单一模型厂商绑定。

结论：多模型协同是 Agent 落地的下一道题

基元律动的融资节奏与产品数据，印证了「多模型协同如何优化」正成为 Agent 落地的核心痛点。CEO 王云鹤的判断是：模型能力只是 Agent 的一部分，如何组织模型、理解真实任务，并让真实使用反馈持续反哺模型，可能是下一阶段整个 Agent 行业需要解决的问题。对应用开发者来说，多模型路由层的成熟意味着两点：不必再为每个任务手动挑选模型，也不必被单一模型厂商锁定——这也许是 Agent 应用成本下降的又一个信号。