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、并发限制和额度有效期。结果可能是余额仍有剩余，请求却无法执行；也可能测试成本很低，上线后账单迅速增长。评估 OpenAI、Claude、Gemini 等模型的中转方案，应先统一计费口径，再用真实业务样本测算。
先核对报价：买的是余额还是 Token 包？
账户余额、Token 包和调用额度不是同一种商品。余额通常按实际用量扣减；Token 包可能限定模型、方向或有效期；调用次数包则需要确认单次长度限制。不同模型与输入、输出的计价不同，不能仅凭“每百万 Token”就判断哪份报价更便宜。
- 确认报价单位：每千或每百万 Token，输入与输出是否分别计费。
- 确认适用范围：可用模型、版本、渠道及模型切换规则。
- 确认附加项目：缓存、图片、音频、工具调用是否单独收费。
- 确认额度条款：有效期、退款条件、最低充值额与余额提醒方式。
向 openmagic.ai 咨询接入或批量采购时，可提供目标模型、月请求量、平均上下文长度和峰值并发，让报价对应具体负载；不要把某个模型的测试价格直接套用于全部业务。
Token 预算怎么算：先抽样，再放大
月度基础费用≈月请求数×（平均输入 Token×输入单价＋平均输出 Token×输出单价）。使用公式前，先将单价换算到每 Token，或把用量统一换算为百万 Token，避免单位混用。
例如，假设每天有 1000 次请求，平均每次输入 1500 Token、输出 500 Token，按 30 天估算，月输入量为 4500 万 Token，月输出量为 1500 万 Token。把两项分别乘以所选模型的实际报价，即可得到基础预算。这只是用量演示，不代表任何平台价格。
抽样应覆盖短问答、长文档和多轮对话。系统提示词、历史消息、检索片段与工具结果都可能增加输入；重试也可能带来额外用量，应结合账单核验。建议分别测算日常、峰值和增长三种场景，而不是直接购买最大额度包。
有余额却调不通：按顺序排查
余额充足不等于请求一定可执行。账户可消费额度、单模型授权、速率限制和上游状态是不同维度，排查时应保留错误响应与请求标识。
- 检查 API Key、接口地址和模型名称，确认 SDK 指向预期的中转端点。
- 核对余额、有效期、项目预算及模型权限，排除额度分配不一致。
- 遇到 429，查看错误体和响应头，区分请求速率、Token 速率与额度限制；具体含义以服务说明为准。
- 遇到超时或 5xx，检查网络、网关日志与上游状态，采用有上限的退避重试，避免重复消耗。
批量采购前，先做小流量验收
先验证账单与业务表现，再扩大采购规模。用同一组请求核对返回的用量字段、后台扣费和报价规则，同时测试目标并发下的延迟与错误率。若差异明显，先确认缓存计费、失败请求计费及统计延迟，再决定是否追加额度。
长期降本可以从精简历史消息、限制输出长度和按任务选择模型入手。采购时还应明确密钥管理、日志留存与敏感数据处理方式。适合业务的 AI API 额度批发方案，应让价格可核算、用量可追踪、限制可解释，而不只是单价看起来低。