选择 AI API reseller（模型 API 转售或中转服务）时，新手容易只比较每百万 Token 的报价，却忽略模型映射、输入输出计费、额度限制与失败重试。采购 OpenAI、Claude、Gemini 等模型的中转接口，应先用自己的请求样本估算成本，再核对账单和并发规则，而不是仅凭低单价充值。
先排查价格：比较的是不是同一种调用
可比较的报价必须对应相同模型、计费单位和请求条件。同一模型系列可能存在不同版本，输入与输出 Token 的单价也可能不同。缓存、图片、音频及工具调用是否单独计费，应以实际报价和账单说明为准，不能默认全部包含在文本单价中。
- 确认模型标识与实际路由，是否存在自动降级或替换机制。
- 确认报价币种、计价单位，以及余额扣减是否使用额外换算比例。
- 确认缓存命中、长上下文和多模态请求的计费口径。
- 确认失败请求、客户端超时和自动重试分别如何计费。
如果报价表只展示“低至某价格”，却无法对应具体模型和用量记录，就暂时不能据此比较采购成本。建议先用小额测试验证账单，再决定是否扩大预算。
再排查额度：余额充足不等于能跑满并发
API 额度至少要分清账户余额、请求速率、Token 吞吐和并发连接数。RPM 通常表示每分钟请求数，TPM 通常表示每分钟 Token 数，具体统计窗口与执行方式需向服务方确认。余额足够，也可能因速率限制而无法继续发送请求。
并发、RPM 和 TPM 不能互相替代。长文本生成会占用更久的连接，也会增加输出用量。评估时应提交预期峰值请求量、平均上下文长度、输出上限和流式响应需求，核对限制究竟作用于账户、密钥还是模型。所谓“高并发”若没有明确边界，不能直接作为容量依据。
Token 预算怎么估算：从单次请求推到月度
文本请求可先按公式估算：月费用≈月请求数×〔平均输入 Token×输入单价＋平均输出 Token×输出单价〕。单价若以百万 Token 标示，需要先除以一百万；缓存和多模态费用则按各自规则另算。
例如，每月预计调用一万次，平均每次输入两千 Token、输出五百 Token，对应约两千万输入 Token 和五百万输出 Token。将这些用量代入候选方案的实际报价即可，不需要预设市场价格。
预算还应覆盖系统提示词、历史对话、检索片段和工具结果。可用真实样本统计平均值与高分位用量，再单独预留重试及业务增长空间。不要只按用户当前输入的字数估算 Token。中文字符与 Token 之间没有适用于所有模型的固定换算比例。
接入后怎么排查费用和报错
测试时记录模型名、请求标识、耗时、usage 字段和账户扣费，检查三者能否对齐。遇到 401 或 403，先检查密钥及权限；遇到 429，区分速率限制、额度不足或上游限制；遇到超时或 5xx，检查网关与上游日志。具体含义仍需结合响应正文判断，避免无上限重试放大费用。
在 openmagic.ai 评估 API 中转或 Token 批发方案时，可按“核对报价—样本压测—账单对账—设置预算告警”的顺序推进。采购判断应同时考虑单位成本、接入兼容性与故障处理边界，而不是把低价等同于低总成本。