Opper AI Opper AI 是面向欧洲开发者的 AI 模型网关，一个 API 调用 300+ 模型，支持智能体开发，确保数据隐私和合规。 热门评论 PH 用户Hey Product Hunt! 我是Felix，Opper的创始成员之一。我们发布了Opper，这是欧洲对OpenRouter的回应：一个API key就能接入30多家推理提供商的300多个模型。一次集成，就能为任何任务找到合适的模型，运行它，并在有更好的东西发布时立即切换。OpenAI、Anthropic、Google、Meta、xAI、Mistral、DeepSeek，以及领先的开源权重实验室都在其中。我们做这个的原因是：没有哪个模型是永远最好的。领先者每周都在变，每次换提供商都要重新对接——新合同、新SDK、新账单。有了Opper，一次集成搞定，不用为每个模型或提供商签新合同。我们是欧洲公司，这不只是注册地，产品本身也是如此。我们30多家提供商中有一半左右在欧洲运行推理，包括Evroc、Berget、Geodd等主权托管服务商。欧盟数据驻留、审计追踪和PII控制是内置的，不是后期加上的。如果你既需要最好的模型，又需要知道数据到底跑在哪里，那就是我们。在控制方面：按团队的支出上限和完整的成本可见性。就像AI开销版的Stripe。我们目前的状况：50,000多名开发者，为超过1000万终端用户提供AI支持，从Lovable背后的投资者那里融了300万欧元。你可能已经知道我们但不知道名字：我们就是那个爆火的“洗车测试”背后的团队——我们问了53个模型“去50米外的洗车店是走路还是开车”，只有5个说开车。详情见：opper.ai/blog/car-wash-test现在你可以自己用AI Roundtable做这件事：把任何问题丢给200多个模型，看它们回答和辩论，地址是askroundtable.ai。我会整天在评论区。很想听听什么能让你切换网关，或者什么让你一直没用上它。PH 用户太酷了。所以如果我用托管在欧盟的模型，Opper能保证我的数据永远不会离开欧盟吗？PH 用户你好Product Hunt！我是联合创始人Göran。我们非常关注的一点是不仅要追踪前沿模型，也要关注基础模型。我们在常见任务上跑benchmark，跟踪模型性能、成本和完成时间。比如，GLM 5.2在这些标准任务上表现不如Fable，但跑benchmark的成本只有Fable的1/14。模型应该在这些benchmark上达到100%：https://opper.ai/real-world-benchmarksPH 用户当智能体连续调用多个模型时，支出上限在链路中间怎么处理？是会优雅地失败，还是需要在每次调用前预先检查？PH 用户恭喜发布！欧盟托管的角度很聪明，大多数团队通常都是事后才想到这点。它会自动路由到欧盟推理，还是每次请求自己选择？PH 用户酷！一直在找这样的东西来把数据留在欧盟。 热门产品Felix Wunderlich2026-07-09原文 打开互动版
我们发布了Opper，这是欧洲对OpenRouter的回应：一个API key就能接入30多家推理提供商的300多个模型。
一次集成，就能为任何任务找到合适的模型，运行它，并在有更好的东西发布时立即切换。OpenAI、Anthropic、Google、Meta、xAI、Mistral、DeepSeek，以及领先的开源权重实验室都在其中。
我们做这个的原因是：没有哪个模型是永远最好的。领先者每周都在变，每次换提供商都要重新对接——新合同、新SDK、新账单。有了Opper，一次集成搞定，不用为每个模型或提供商签新合同。
我们是欧洲公司，这不只是注册地，产品本身也是如此。我们30多家提供商中有一半左右在欧洲运行推理，包括Evroc、Berget、Geodd等主权托管服务商。
欧盟数据驻留、审计追踪和PII控制是内置的，不是后期加上的。如果你既需要最好的模型，又需要知道数据到底跑在哪里，那就是我们。
在控制方面：按团队的支出上限和完整的成本可见性。就像AI开销版的Stripe。
我们目前的状况：50,000多名开发者，为超过1000万终端用户提供AI支持，从Lovable背后的投资者那里融了300万欧元。
你可能已经知道我们但不知道名字：我们就是那个爆火的“洗车测试”背后的团队——我们问了53个模型“去50米外的洗车店是走路还是开车”，只有5个说开车。详情见：opper.ai/blog/car-wash-test
现在你可以自己用AI Roundtable做这件事：把任何问题丢给200多个模型，看它们回答和辩论，地址是askroundtable.ai。
我会整天在评论区。很想听听什么能让你切换网关，或者什么让你一直没用上它。
我们非常关注的一点是不仅要追踪前沿模型，也要关注基础模型。我们在常见任务上跑benchmark，跟踪模型性能、成本和完成时间。比如，GLM 5.2在这些标准任务上表现不如Fable，但跑benchmark的成本只有Fable的1/14。
模型应该在这些benchmark上达到100%：https://opper.ai/real-world-benchmarks