Solana 開發者必看的 5 家 API 供應商

五家 Solana API 供應商分別負責 RPC、分析、錢包和 AI 工具。

Solana 現在不只跑交易。它也在跑機器人、錢包 App、鏈上分析，還有 AI agents。這篇就把五家常見供應商拆開講。你會看到誰負責原始 RPC，誰負責資料整理，誰負責簽名流程。

講白了，Solana 開發已經不是單一問題。交易 bot 要低延遲。儀表板要解析後的資產資料。AI 助手要能直接呼叫工具。這三種需求，通常不會用同一個 API 解決。

2026 年的 Solana 基礎設施，長什麼樣

先講結論。好的 Solana API，不是看名字大不大。要看它解哪一層問題。RPC 供應商負責連上鏈。資料 API 負責回傳整理好的錢包、token 和市場資訊。AI 工具支援，則是第三層篩選。

因為 LLM 不喜歡亂七八糟的原始資料。它比較吃得下結構化輸出。你給它一坨 JSON-RPC 回傳，它常常還得再包一層工具。你給它乾淨的函式介面，事情就簡單很多。

所以別問哪一家最強。先問你的產品在做什麼。交易系統在乎吞吐量和延遲。錢包 App 在乎簽名和授權流程。AI 助手在乎資料格式是否穩定。這三個答案，通常會選出三種不同供應商。

• Solana 覆蓋深度，比多鏈宣傳更重要。
• 資料格式很重要，agents 很吃結構化輸出。
• 價格、免費額度、rate limit 會直接影響上線。
• 實務上，多數產品會混用 2 到 3 家供應商。

最後這點很常被忽略。真的上線後，很少團隊只靠一家。RPC、分析、錢包工具，通常會拆開買。這樣比較不會被單一供應商綁死。

CoinStats 最適合 AI agents

CoinStats 支援 Solana 錢包資產、token 餘額、交易歷史和價格資料。它同時還覆蓋 120+ 區塊鏈，以及 10,000+ DeFi 協議。對需要跨鏈視角的產品來說，這點很實用。

它背後的市場資料也不小。CoinStats 提到有 100,000+ coins、來自 200+ 交易所的流動性資料，還有每月 100 萬用戶的消費級 App。對開發者來說，重點不是數字多漂亮，而是你少接很多資料源。

真正讓它在 AI 場景裡加分的，是 MCP Server。MCP 是 Model Context Protocol。它讓 LLM 可以把外部系統當工具呼叫。這比自己手刻 REST wrapper 穩很多。agent 可以直接查錢包持倉、token 價格，流程比較乾淨。

“Model Context Protocol is a standard for connecting AI assistants to the systems where data lives,” said Anthropic in its MCP announcement.

CoinStats 採用 API key 和 credit-based pricing。它也有免費層，方便先做測試。這對想先驗證產品的人很友善。你不用一開始就把預算燒滿。

• 適合資產儀表板和跨鏈分析。
• 適合需要 MCP 工具呼叫的 AI agents。
• 如果只要原始 node access，它就不是最省的選擇。

如果你的產品要把錢包餘額、token 價格、agent 呼叫整合在一起，CoinStats 很像一個省事的起點。說真的，少接幾個資料源，維護成本差很多。

GetBlock 是看延遲和吞吐量的選擇

GetBlock 是新加坡的 RPC 供應商。它支援 130+ 區塊鏈，包含 Solana mainnet 和 devnet。它提供 JSON-RPC、REST、GraphQL、WebSocket，部分網路還有 gRPC。這種設計很適合想統一基礎設施的團隊。

免費層每天最多 40,000 次請求。付費方案再往上加吞吐量、專屬節點和 SLA。每個 API call 算一個請求。這比某些按 compute unit 算的方案好估成本。你比較不會在帳單上被嚇到。

在 Solana 這邊，GetBlock 把節點分布在 Frankfurt、New York 和 Singapore。原始素材提到，歐洲節點延遲是 6ms。這種數字對交易系統很重要。尤其是你要跑即時策略時，幾毫秒真的會差。

• 適合歐洲和亞洲的低延遲 Solana 應用。
• 適合想用按請求計價的團隊。
• 它不是完整分析層，還得搭配其他資料服務。

缺點也很明確。GetBlock 很強在基礎設施，但它不是分析引擎。你要 parsed portfolio、DEX 視角、token security，還是得找別家補。這不是壞事，只是分工清楚。

Ankr 偏向多鏈團隊

Ankr 把 Solana 放進更大的 Web3 基礎設施平台裡。它的 Premium RPC 提供代管節點，跨多條鏈做全球分布和負載平衡。對已經在用 EVM 鏈的團隊，這種整合比較省事。

如果你本來就在 Ankr 上跑別條鏈，現在要加 Solana，營運和帳務會單純很多。它也有免費層，給輕量使用。Premium 則提供更高 rate limit，部分支援網路還能拿 archive access。

它也有 Advanced APIs，但 Solana 覆蓋沒有 Solana 原生資料商那麼深。你如果要 DEX 交易歷史，或 token security 細節，通常還是得再接一個專門供應商。這點很現實。

• 適合想統一多鏈供應商的團隊。
• 適合要代管路由和 failover 的專案。
• 單靠它，不太夠做深度 Solana 分析。

簡單講，Ankr 是偏營運導向的選擇。當你在意的是穩定和管理成本，它就很合理。

Phantom 是錢包層，不是資料層

Phantom 是很多 Solana 使用者都認識的錢包。它的開發工具重點在連線、簽名、深連結和 embedded wallet flows。換句話說，它是使用者介面層，不是後端資料來源。

你不會拿 Phantom 去查 token 價格，也不會拿它做歷史交易分析。它真正的價值，是讓使用者簽名更順。對消費級 App 來說，這很重要。少一個跳轉，轉換率通常就比較好看。

AI 驅動產品也會碰到 Phantom，但角色不同。agent 可以決定要做什麼，最後送出交易時，還是要靠使用者控制的錢包。Phantom 常常就是那個最後一哩路。

• 適合需要錢包連線的 consumer dApp。
• 適合手機 App 的 deep link 和簽名流程。
• 適合想做 embedded wallet 的產品。

如果你的 App 需要餘額、價格、交易歷史，Phantom 就不是主角。可是一旦你要使用者簽交易，它就很有存在感。這種差別很重要。

Birdeye 是 Solana DEX 資料專家

Birdeye 一開始就是 Solana 原生資料服務，後來才擴到其他鏈。它的 API 重點放在 token 資料、DEX 交易、OHLCV K 線和錢包投資組合查詢。對交易分析來說，這種資料密度很夠。

開發者會拿它做 token security flags、holder 分布、每個 token 的交易歷史，還有即時價格更新。這些東西，單靠原始 RPC 很難自己拼完整。你如果在做 screener 或交易 bot，Birdeye 會省很多整理時間。

高階方案還有 WebSocket。這對需要串流資料的產品很有用。你不必一直輪詢。價格一動，就能收到更新。免費層可以試，但要拿來跑生產交易，通常不太夠。

• 適合 Solana DEX screener 和交易 bot。
• 適合 token security 和 holder 分析。
• 適合需要交易級市場細節的儀表板。

原始素材裡沒有提到 Birdeye 有公開 MCP Server。也就是說，AI 團隊多半得自己包一層工具。這會多一點工，但如果你要的是細顆粒市場資料，這工很值得。

實務上怎麼混搭這些供應商

最合理的做法，是按工作選工具，不是硬塞一家包山包海。交易 bot 可能用 GetBlock 做 RPC，再用 Birdeye 取訊號，最後用 CoinStats 做資產報表。這種組合很常見。

消費型 App 也一樣。你可以用 Phantom 做錢包簽名，再用 CoinStats 拉餘額和價格。這樣前台體驗和後台資料各自專業，維護起來比較不痛苦。

這種分工的原因很直接。RPC 是連線。Analytics 是解讀。Wallet 是授權。AI integration 則是把資料包成 LLM 可以用的工具。每一層都不同，硬混在一起通常只會讓程式更醜。

• CoinStats：資產、價格、AI 工具呼叫。
• GetBlock：延遲、吞吐量、RPC 穩定性。
• Ankr：多鏈代管和統一管理。
• Phantom：使用者簽名和錢包互動。
• Birdeye：Solana DEX 與 token 分析。

如果你是從零開始做產品，先問自己少了哪一層。不是問哪一家最紅。先補最缺的那塊，整個開發速度才會快。

先看工作負載，再看限制

這份清單的重點很簡單。沒有一家 Solana 供應商能同時把 RPC、分析、錢包流程和 AI 工具做好。市場已經拆成不同層。比較務實的做法，是把它們組起來。

如果你要做 AI agents，CoinStats 會是最容易切入的起點。因為 MCP 讓工具呼叫變乾淨。如果你在意延遲，GetBlock 很值得測。你如果要深度市場資料，Birdeye 比較對味。你如果要使用者簽名，Phantom 就是那層。

在正式上線前，最好直接去各家的官方網站看價格、限制和支援端點。Solana 工具變化很快。今天合用的組合，下季可能就要調整。

我會建議你先畫出自己的資料流。哪一層最卡，就先換那一層。這樣比盲目找「最佳供應商」實際多了。