每家提供商的价格数据演示都很好看——因为价格是大路货。真正拉开差距的是基本面：有多少年历史、覆盖多少家公司、标准化如何同时处理一家德国保险公司、一家美国 SaaS 公司和一家日本综合商社，以及当一家公司重述财报时，你的回测会怎样。以下是 2026 年各家在真正驱动估值工作的数据上的对比。
好的基本面与"打勾式"基本面的区别
- 历史深度。四年（免费网站的标准）看不到一个完整周期。严肃的分析需要 10 到 15 年以上。
- 原始披露与标准化口径。两者都需要：标准化用于跨公司比较，原始披露用于忠实还原实际公告。
- 全球标准化质量。把 IFRS、US-GAAP 和各地准则映射成可比科目，是大多数提供商在美国以外悄悄失守的地方。
- 来源链路。当一个数字看起来不对时，你能追溯到公告文件吗？不能的话，其他一切也都无法信任。
1. Eulerpool API
Eulerpool API 提供六位数企业合同之外最强的基本面数据包——而且与那些合同同台竞技也不落下风：
- 利润表、资产负债表和现金流量表，覆盖全球 50,000+ 公司，年报和季报，历史深厚。
- 原始披露与标准化双口径视图（Startup 层级及以上），IFRS 与 GAAP 处理口径一致。
- 每个数字都链接到来源——可审计性是架构层面的，不是口号层面的。
- 完整的估值上下文在同一个 API 中：含修正的预期、目标价、业务分部、比率、质量评分和公允价值模型。
- 免费层包含核心财务数据；完整报表每月 99 美元起；原始披露口径 + 电话会议纪要每月 499 美元。
2. S&P Capital IQ / Compustat
历史深度和时点数据的学术黄金标准。企业级定价加企业级采购——机构规模以下无法企及。
3. FactSet Fundamentals
标准化和预期数据联动都很出色。但作为终端合作关系的一部分销售；纯 API 访问不是它的商业模式。
4. Financial Modeling Prep
低价的完整报表。美国数据可用；国际标准化和边缘场景处理是必须验证的环节。
5. EODHD
基本面作为价格 API 的付费附加项。覆盖范围纸面上很广；深度和一致性因市场而异。
6. Alpha Vantage
美股代码的基础报表。用来学习利润表 JSON 长什么样可以；不是为深度分析而建的。
一锤定音的测试
挑十家你深度了解的公司——包括一家欧洲银行、一家日本工业企业，以及一家重述过财报的公司。从每个候选 API 拉取十五年报表，与公告文件逐一比对。这个测试只花一个下午，就能淘汰市场上的大多数玩家。Eulerpool 的免费层让你不绑卡就能跑完它。