选择 AI API reseller（模型 API 转售与中转服务）时，新手容易只比较每百万 Token 单价，却忽略模型映射、输出长度、并发限制和失败重试。接入 OpenAI、Claude、Gemini 等模型前，应先确认业务用量，再核对计费与额度规则。低单价不等于低总成本，能够解释账单、限制支出并定位错误，才是采购与测试的重点。
先看计费口径，再比较 API 中转价格
询价时，要求服务方列明模型标识、输入与输出 Token 计价单位、币种及余额扣减方式。缓存、图片、音频或工具调用可能采用不同计量规则，不能直接套用纯文本价格。若报价使用倍率或点数，应确认其与实际货币、模型用量之间的换算关系，以及规则调整如何通知。
还要区分充值余额、赠送额度和可用额度，核实有效期、退款条件及账单导出能力。对于“兼容 OpenAI SDK”的说明，应继续确认目标模型、流式响应和工具调用等参数是否支持，而不是默认所有接口行为一致。
Token 预算怎么估算：从单次请求开始
基础估算可写为：月度费用≈月请求量×（平均输入 Token×输入单价＋平均输出 Token×输出单价），其中 Token 数必须与单价单位对齐。再单独加入重试、长对话、检索上下文及多模态调用的费用，避免重复计入。
例如，预计每天调用 1000 次，平均每次输入 1500 Token、输出 500 Token，按 30 天计算，月输入量约为 4500 万 Token，输出量约为 1500 万 Token。将两项分别代入候选报价即可比较；这些数字只是计算示例，不代表服务方价格或实际消耗。预算应依据真实样本用量，而不是仅凭中文字数推算。
- 从真实任务抽样，记录模型、输入输出用量、响应时长与成功状态，注意脱敏。
- 分别统计普通问答、长文生成和多轮对话，避免平均值掩盖高成本任务。
- 根据实测结果预留重试与峰值预算，设置余额告警和支出上限。
- 限制输出长度与历史消息数量，但需确认不会损害任务质量。
余额充足却调用失败，优先排查什么？
账户余额与调用额度不是同一概念。RPM 通常指每分钟请求数，TPM 通常指每分钟 Token 数，并发则关注同时处理的请求数量。长输出会占用连接时间，即使请求量不高，也可能碰到并发限制。购买 Token 批发额度前，应询问限制按账户、密钥还是模型计算，以及能否调整。
遇到 401、403 时，先检查密钥、权限、请求地址和模型授权；遇到 429 时，查看是否触发频率、Token 或额度限制。5xx、超时及流式中断还需结合请求标识和服务日志定位。不要对所有失败无限重试，应设置超时、退避和次数上限，并核对失败或部分生成是否扣费；具体含义以接口文档为准。
采购前用小规模测试核对账单
评估 openmagic.ai 等 API 中转方案时，可先准备固定测试集，在相同模型标识和输出限制下观察质量、延迟与费用，并确认模型映射信息。将本地记录的用量与平台账单逐项核对，再逐步增加请求量。最终比较的应是每个成功业务任务的实际成本，同时检查日志留存、密钥管理和数据处理约定，而非只看宣传单价。