选择 AI API reseller（模型 API 转售或中转服务）时，新手常先比较单价，却忽略计费单位、模型映射与失败重试。采购前应先回答三个问题：业务会消耗多少 Token、账户额度是否够用、目标并发能否承载。判断成本应以完成一次有效业务请求的总费用为准，而非只看充值面额。
先看价格口径：低单价不一定等于低成本
比较 OpenAI、Claude、Gemini 等模型接入方案时，应核对准确的模型标识、版本、上下文长度及计费规则。相似名称不代表能力与价格相同；中转服务采用的模型别名，也应确认实际路由与替换条件。
- 计量单位：报价是每千还是每百万 Token，输入与输出是否分别计价。
- 费用组成：缓存、图片、音频、工具调用是否另有计量规则。
- 结算方式：确认充值币种、汇率、服务费及账单展示口径。
- 异常处理：超时、取消、失败与重试是否产生费用，如何查询明细。
不要把某个模型的报价套用到所有接口。Token 统计方式、缓存条件和多模态计量可能不同，应以对应服务说明及实际账单为准。
Token 预算怎么估算？先测样本再放大
准备一批代表性请求，覆盖短问答、长文档和多轮对话，记录输入、输出 Token，以及重试次数。输入不仅包括用户问题，也可能包括系统提示词、历史消息和检索内容；仅统计用户输入字数通常会低估预算。
单次文本费用≈输入 Token÷计价单位×输入单价＋输出 Token÷计价单位×输出单价。月度预算再按各类任务请求量汇总，并单独考虑重试、多模态及其他服务费用。例如每天约 1000 次请求、平均输入 1500 Token、输出 500 Token，按 30 天计算约需 4500 万输入 Token 和 1500 万输出 Token。这只是用量演算，不代表任何平台报价。
上线前宜同时估算常态与高峰两档预算，设置余额提醒、日支出阈值和最大输出长度。压缩无关历史、控制检索片段数量、按任务难度分配模型，可减少无效消耗，但需验证质量是否达标。
额度不只看余额：并发与速率也要查
余额充足不等于请求一定能通过。还需区分每分钟请求数、每分钟 Token 数、并发连接数及模型权限。长输出会延长连接占用时间；瞬时流量集中时，即使全天用量不高，也可能触发限流。
测试应从低并发逐步增加，观察成功率、首 Token 延迟和整体耗时。若业务需要流式响应、工具调用或特定 SDK，应逐项验证兼容性，不能仅凭一次普通对话成功就判断接入完成。
接入异常时，按四个层次排查
- 鉴权：检查 API Key、Base URL、请求路径和账户状态。
- 权限与额度：确认模型权限、余额、预算上限及模型名称。
- 限流与链路：遇到 429 或超时，查看响应体、限流信息及请求标识。
- 账单：对照 usage、调用日志和扣费记录，检查是否重复发送。
不同网关的错误码映射可能不同，应结合响应说明定位，避免盲目重试。为业务请求记录唯一标识，并限制重试次数，可降低重复扣费风险。
在 openmagic.ai 规划中转接入时，可先整理模型清单、日请求量和峰值并发，再核对计费、额度及日志能力。先以小规模实测确认成本可解释、限流可定位、账单可核对，再扩大采购，比只比较折扣更稳妥。