面向科研人员与科研团队

科研领域下的垂域大模型服务平台

从调用模型到完成一项研究:模型 API、网页对话、课题、论文研读与网盘,一个账号、一套配额。按领域收录蛋白质、化学、基因组、材料等科研垂域模型,API 兼容 OpenAI 与 Anthropic 格式。

课题

把一个科研问题交给多个 Agent 分工推进,一跑几个小时到几天。

设计课题

一个问题, 先出一份计划

写下研究问题,规划模型把它拆成阶段与开局任务,每个阶段带着完成检查。规划完直接开跑,到截止时间或预算用完为止,不用再确认。写下研究问题,规划模型拆成阶段与开局任务;规划完直接开跑。

  • 1–10 个阶段,逐个设完成检查
  • 每个任务配上对应领域的方法卡
  • 设好截止时间与预算,到了自动收尾

课题

执行课题

走进工作坊, 看多个 Agent 协同推进

每个席位是一个子 Agent,有固定的模型和自己的笔记本,几个 Agent 分工协同:查文献的走到书架前,读原始记录、做计算的坐到控制台,发了帖就把便签钉上留言板。白板与状态屏写着此刻的阶段、任务与预算。每个席位是一个子 Agent,按在做的事走到书架、控制台、留言板;白板写着此刻的进度。

  • 1–16 个席位,每席一个固定模型的子 Agent
  • 新发现由另一家族的模型盲审
  • 实时每 5 秒一帧,结束后也能回放
工作坊怎么看 →

课题

课题汇报

出一份标准格式的 研究报告

研究结束后,按科技报告的国家标准写一份正式报告:封面带编号与版本,有中英文摘要、目次、引言、方法与过程、结果与讨论、结论与建议、参考文献与附录。材料多就分批写再合成,换一家模型审校,引用逐条回源头查。接受、要更多证据或驳回随时可做,课题不等你。出一份带编号、版本、目次与参考文献的研究报告,换一家模型审校,能打印成 PDF。

  • 报告里的引用逐条回源头查询
  • 带编号、版本、目次与参考文献,能打印成 PDF
  • 整个课题可以导出成 Markdown

论文研读

上传一篇论文,平台的 Agent 陪你把它读懂:每句讲解都能点回原文那一句。

上传解析

拖进一篇 PDF, 先把它拆清楚

文字按页解析、带上页码,图一张张切出来,补充材料也一起读。之后的每句讲解都能指回第几页、哪一段、哪张图。文字按页解析、带上页码,图一张张切出来,补充材料一起读。

  • 文字带页码,扫描件也能识别
  • 图自动切出来,排进图表条
  • 文字一解析完就能读,其余陆续到

论文研读

概述与逻辑树

先看懂, 这篇的来龙去脉

背景与动机、核心思想与贡献、技术路线、实验与验证、思考与启发,五个模块排成一棵逻辑树,每条核心结果标着它撑的是哪条贡献。条目连着原文的那一句,点一下就跳过去;原文没直接写、讲解推断的单独标出来。五个模块的逻辑树:背景、思想、方法、实验、思考,每一条都连着原文。

  • 每一条都抄一句原文为据
  • 核心结果标着它撑的贡献(→①)
  • 作者没交代的列成「值得追问」

论文研读

逐段精读

一段一段, 读清每一步论证

选一节、点「精读」,每段旁边出一张卡:这段说了什么、靠哪张图撑着、还能往哪延伸。抄出来的句子都在原文里逐字找过,找不到的会明说。每段一张卡:要点、论证、引申;抄出来的句子逐字对原文。

  • 要点、论证、引申,一段一张卡
  • 论证只摆依据,结论留给你下
  • 引申阅读只列真实检索到的文献

论文研读

读图与量取

图也是正文, 图上的数由程序算

每张图有自己的图卡:图注拆成面板,正文里提到它的句子都找出来,这类图该交代的条件逐条对过。要曲线上的数,就在图上标定坐标轴、点几下,程序换算并给出精度。图卡逐条对照该交代的条件;曲线上的数由你标定、程序换算。

  • 图注按面板拆开,正文提及一键可跳
  • 标定坐标轴后取点,程序给值和精度
  • 模型只讲看到的趋势,不从图上估数

网盘

资料放在一处:上传一次,对话、研读、逐字稿都能直接用。

放进来

拖进来, 就整理好了

文件或整个文件夹拖进页面就开始传;同名的先问你怎么处理,传完按目录放好,做错了能撤销。拖进页面就开始传,同名的先问你,做错了能撤销。

  • 整个文件夹一起传
  • 传输面板里看进度
  • 改过的文件留着历史版本

网盘

找得到、看得清

按条件筛, 点开就能看

按名字找,再按类型、来源、时间、大小筛;图片进灯箱左右切换、看拍摄信息,PDF 与常见文档直接在网页里看。按条件筛出来,图片进灯箱,文档直接看。

  • 最近打开、最近上传各一个页签
  • 照片按时间排好
  • 不用下载就能预览

网盘

在哪儿都能用

同一份文件, 对话、研读都能用

在对话中使用、用论文研读打开、转成逐字稿,不用来回下载上传。对话附件与研读原件本来就存在网盘里。对话、研读、逐字稿直接取用,不用来回下载上传。

  • 对话附件与研读原件都在网盘里
  • 删除前提示它正被谁用着
  • 有赠送空间,超出按用量计费

全流程

支撑科研 AI 应用全流程落地

从挑模型到上线运营,一个入口走完。每一步都对应站内一个真实的页面,不是愿景图。

  1. 01选型

    在模型中心挑对模型

    按 12 个科研领域浏览;能力、上下文、价格与可用性并排对比,最多 5 个一起比。

    浏览模型 →
  2. 02调试

    在 Playground 调好参数

    参数面板由每个模型的能力描述符驱动,厂商专有参数也在其中;调完直接生成调用代码。

    打开 Playground →
  3. 03接入

    用 OpenAI 或 Anthropic 的格式接入

    现有的 OpenAI 或 Anthropic 代码(包括 Claude Code)改一个 base URL 就能用;Key 与计费统一管理,多家厂商一套 SDK。

    阅读快速开始 →
  4. 04运营

    在控制台看用量、账单与日志

    每次调用都有请求日志与配额消耗明细;公开的状态页给出网关与各模型近 90 天的可用率。

    查看状态页 →

Why SciRouter

为什么选择 SciRouter

下面每一条都能在站内找到对应的页面——我们不写做不到的话。

  • 高性价比

    同类模型并排看价,按需选最划算的那个。

    • 统一计费:一份账单覆盖所有厂商的模型
    • 列表页给价格档位,详情页给精确单价,没有隐藏的计价维度
    • 模型对比把输入、输出与其他计价项一次列全
  • 高稳定性

    路由层替你扛住单个模型的波动。

    • 一个模型降级或维护时,请求自动改走备用路径
    • 公开状态页:网关与各模型近 90 天的可用率,不美化
    • 后端故障时模型目录仍可浏览——页面带着构建期快照
  • 高智能

    科研垂域模型,不是通用模型硬套。

    • 蛋白质、化学合成、材料、地学……按领域收录的专用模型
    • 对话里的 Auto 模式按问题挑模型,并说明为什么选它
  • 高安全性

    数据用途由你决定,处理链路全部公开。

    • 对话数据是否用于评估由你在用户中心设置,可逐条标记
    • 次级处理者清单公开,跨境传输逐家标明
    • API Key 只在创建时显示一次,可随时吊销
  • 高拓展性

    接新模型不改你的代码,也不改我们的前端。

    • 兼容 OpenAI Chat Completions、Responses 与 Anthropic Messages 三种格式:一把 SciRouter 的 Key 调所有模型,换模型只换 model 字段
    • 模型能力由描述符下发,接入新厂商无需前端改动
    • 支持私有化部署,网关地址可配置
  • 高透明

    说的每个数字都是真的。

    • 状态页与首页只显示真实数据,拿不到就显示「—」
    • 维护中或下线的模型在目录里如实标注,不会悄悄消失
    • 变更日志与法律文本版本公开,条款更新会明确告知

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