选择 AI API reseller（AI API 转售与中转服务）时，新手常先比较单价，却忽略计费单位、额度限制和失败请求成本。对接 OpenAI、Claude、Gemini 等模型前，应先确认预算能支持多少有效请求，再判断接口是否适合业务。本文提供一套核算与排查流程，不预设任何平台价格或可用性承诺。
先查价格口径：便宜的是哪一部分？
报价中的“每百万 Token”不一定代表统一成本。输入、输出、缓存读取可能分别计费；图片、音频及工具调用也可能使用不同单位。比较 AI API reseller 价格时，要固定模型版本、请求内容和输出长度，避免拿不同服务条件下的单价直接比较。
- 核对输入与输出价格，确认币种、充值单位和余额扣减规则。
- 确认模型标识与路由方式，是否允许替换模型、切换上游或自动降级。
- 查明缓存、长上下文及多模态请求是否单独计费。
- 询问超时、取消、失败及重试请求的计费与退款处理规则。
应比较每次有效任务的总成本，而非只看 Token 单价。若输出不符合格式、需要反复重试，即使账面价格较低，实际业务成本也可能更高。
Token 预算怎么估算：先抽样，再放大
选取一批具有代表性的真实任务，记录响应中的 usage 数据。输入应包含系统提示词、用户文本、历史消息、检索片段和工具定义；输出则按实际生成量统计，不能把最大输出限制当成每次都会消耗的数量。
基础预算＝请求量×（平均输入 Token×输入单价＋平均输出 Token×输出单价）。计算前应统一价格单位，再加入缓存、多模态、工具调用及重试等费用。缓存优惠仅在实际命中且计费规则支持时纳入，不宜提前假定。
例如，客服场景可按每日会话数、每会话平均调用次数估算请求量，再分别抽样短问答和长对话。历史消息不断累积时，后续调用的输入可能明显增加。建议同时计算常规与高峰两档预算，并设置支出告警；预留金额应依据实测波动决定，而不是套用固定比例。
有余额却调用失败？按额度层级排查
账户余额、模型访问权限、速率限制和并发上限是不同概念。余额充足，不代表目标模型已授权，也不代表可以持续高并发调用。RPM 通常指每分钟请求数，TPM 通常指每分钟 Token 数，并发则关注同时在途请求数量，具体窗口以服务说明为准。
- 先检查 API Key、Base URL 和模型名称，确认 SDK 请求路径与接口格式兼容。
- 遇到 401 或 403，优先检查鉴权与权限；具体原因以响应正文为准。
- 遇到 429，核查请求速率、Token 速率及账户额度，不要立即无限重试。
- 遇到超时或 5xx，保存请求 ID，使用有上限的退避重试，并核对是否重复扣费。
采购前用小规模测试验证成本
面向生产接入，建议先在 openmagic.ai 核对目标模型、计费说明与接入文档，再开展小批量验证；未明确的信息应向服务方确认。测试除成功率和响应时间外，还应覆盖流式输出、长上下文及错误返回，并记录每个成功任务的实际支出。
优先选择账单可核对、限制可解释、异常可追踪的接入方案。扩大采购前，将应用日志中的 usage 与平台账单对照，确认统计范围和扣费时点一致，再依据真实业务数据调整预算、并发与充值节奏。