采购 AI API 额度批发时，新手容易只比较充值金额，却忽略模型单价、输入输出比例和并发限制。对接 OpenAI、Claude、Gemini 等模型前，建议先确认业务调用量，再核对中转服务的计费口径。余额充足不等于请求一定成功：模型权限、速率限制与上游状态都可能影响调用。
先看懂价格：买的是余额还是 Token 包
“额度批发”可能指账户余额、特定模型 Token 包，或按约定周期结算的用量。询价时应要求明确计价币种、有效期、适用模型、输入与输出单价，以及缓存、工具调用等项目是否另计。不要把某个低价模型的报价当成全部模型的价格，也不要将赠送额度直接计入长期成本。
- 余额型：确认充值金额、实际到账额度及扣费换算关系。
- Token 包型：确认输入和输出是否分别计量，能否跨模型使用。
- 周期结算型：确认对账周期、消费上限与超额处理方式。
- 测试额度：核对模型范围与限制是否和正式采购一致。
比较报价时，建议使用同一组业务样本，计算完成同等任务的费用。有效成本应以成功完成的任务数衡量，而不是只看每百万 Token 的标价；失败重试、过长回答和重复上下文都可能增加支出。
Token 预算怎么算：从日请求量反推采购量
基础估算可写为：日 Token 用量＝日请求数×每次平均 Token 数，其中输入和输出应分别统计。月费用则按各模型的输入、输出用量，分别乘以对应单价后求和。注意单价单位，避免把“每千 Token”和“每百万 Token”混用。
例如，某业务每天调用 1000 次，平均每次输入 1500 Token、输出 500 Token，则每天约消耗输入 150 万 Token、输出 50 万 Token。这只是计算示例，不代表任何套餐额度。实际预算还需纳入系统提示词、多轮历史、检索片段和重试开销；图片、音频等请求应另查计费口径。
先用小批量真实请求记录平均值和高峰值，再按业务增长与可接受风险设置预算余量。不要仅凭中文字数换算 Token，代码、表格和不同语言的分词结果会有差异，应优先参考响应中的 usage 数据，并与账单核对。
有额度却调用失败，按什么顺序排查
- 检查 API Key、接口地址和模型名，确认 SDK 的 base URL 指向采购渠道要求的地址。
- 核对余额、额度有效期及模型权限，区分账户总余额与单个密钥的消费限制。
- 查看 HTTP 状态码和错误正文：401 通常涉及认证，429 可能涉及速率或配额，5xx 需结合网关与上游日志判断。
- 检查 RPM、TPM 和并发限制，降低瞬时请求量，并设置有上限的指数退避。
- 用最小请求复现，记录时间、模型、请求 ID 和脱敏日志，交由服务方定位。
不同渠道的错误映射可能不同，不能只凭状态码认定余额耗尽。超时后也不宜无限重试，应先确认请求是否已经执行、是否产生计费。
批量采购前，先完成小额验收
在 openmagic.ai 规划接入时，可先整理目标模型、月度 Token 预算、峰值并发和账单需求，再确认实际报价与接入条件。先验证，再扩大采购：测试 SDK 兼容性、流式输出、用量记录和告警机制，并约定余额查询及异常反馈方式。价格、额度与可用范围均以采购时确认的信息为准。