利益披露:本文最后介绍的中转站是我自己在运营的。前面三分之二的取舍分析对任何人都成立, 你完全可以看完分析之后选择另外两条路——那也是这篇文章想说清楚的事。

调用大模型 API 有三条路,大多数人只比较了价格,然后在别的地方付出了没预料到的成本。

三条路的取舍

路一:直连官方

最干净的一条,也是最应该优先考虑的。你和供应商之间没有中间人,出问题时责任边界清晰, 额度、限速、模型上线时间都以官方为准。

它的实际成本不在价格上,而在这几处:

  • 支付方式。 需要能付美元的卡,且部分供应商对特定地区的支付有限制。
  • 网络可达性。 从国内直连的延迟和稳定性,取决于你的出口线路,而不是供应商。
  • 多供应商的碎片化。 一旦你同时用 OpenAI、Google、Anthropic,就要维护三套 SDK、 三套密钥、三套计费口径。这个成本随供应商数量线性增长,而且很容易被低估。

路二:自己搭网关

用 new-api、one-api 这类开源网关,把多家供应商收敛成一个 OpenAI 兼容接口。 我自己就是这么做的,前面几篇文章都在写这件事。

它解决了碎片化,但把运维责任整个搬到了你身上:

你要负责的事做错的后果
反向代理的流式配置流式输出变成一次性返回,用户体验直接崩
超时分层与重试策略一次 504 触发客户端重试,账单翻倍
限流的真实 IP 判定按可伪造的头限流,等于没限
TLS 证书生命周期过期后所有 SDK 客户端一起硬失败
数据库与日志保留用量表无限增长,半年后磁盘满、服务停摆
上游账号与额度管理某个 key 额度耗尽,整条链路静默失败

这张表里的每一行,我都单独写过一篇文章,因为每一行我都实际踩过。 如果你打算走这条路,那几篇可以直接拿去用: 部署形态、 流式缓冲、 超时与重复计费、 限流与真实 IP、 证书自动化、 数据库选型。

什么时候值得自建:你有稳定的上游渠道、有运维精力、且用量大到中转的差价能覆盖你的时间成本。 什么时候不值得:你只是想赶紧把功能做出来,网关不是你的核心业务。

路三:用现成的中转站

省掉了运维,代价是你把可用性、计费准确性和数据流向都托付给了运营方。

这条路最大的问题不是价格,是你没有办法验证对方说的话。 几乎每个中转站都说自己"稳定、快速、官方直连",但这些词没有一个是可证伪的。 所以选中转站真正该看的是:

  1. 它敢不敢说自己不做什么。 只讲优点的介绍页,等于没有信息量。
  2. 出问题时有没有人。 售后渠道是否真实存在、响应大概多久。
  3. 计费是否可对账。 你能不能自己拉到用量明细,而不是只看一个余额数字。
  4. 技术细节经不经得起问。 流式是不是真流式、超时怎么配的、限流按什么算—— 这些问题问出去,答不上来的多半没认真做过。

我自己那个站

前面说的第四条——“技术细节经不经得起问”——我把答案提前写好了。

aizhuan.fun 是我自己搭的 new-api 实例。它跑在首尔的一台机器上, 用的是裸二进制 + Caddy + 本机 MariaDB 的组合,不是 Docker。 这个选择的理由、以及上面那张表里六行的具体做法,都在前面那六篇文章里写着—— 你可以拿那些文章当作对这个站的技术审查材料,这也是我写它们的原因之一。

名字的意思:aizhuan = AI + 赚

这个站从一开始就不是给「研究大模型」的人准备的,而是给用大模型干活、并且要靠产出换钱的人准备的。

这解释了它的模型清单为什么长成那样——五个分组里三个是生图和视频,而不是清一色的文本对话模型:

你实际在做的事会用到的
电商主图、详情页配图、商品换背景gpt-image-2 系列、gemini-3.x 生图、2k生图 / 4k生图 分组
小说插画、角色设定、同人图NAI diffusion 系列、Stable Diffusion 系列
短视频素材、分镜、动态封面doubao-seedance、grok-imagine-video、SD视频 分组
图文内容批量生产GPT-5.x 系列配合生图模型串起来调
自己做工具再卖给别人OpenAI 兼容接口,客户端改个 base_url 就能接

分辨率分组(2k / 4k)单独拆出来也是同一个逻辑:做商用素材的人在乎能不能直接交付, 而不是能不能出个缩略图看看效果。

需要说清楚的一句:这个站提供的是工具和算力,不是收入。 能不能赚到钱取决于你做什么、做得怎么样、有没有出货渠道——这三件事都和 API 没关系。 任何把「接入某个 API 就能赚钱」当卖点的说法都不要信,包括从我这里听到的。 这个品类里充斥着承诺收入的宣传,我不打算加入它们。

如果你的需求是纯文本对话或者代码补全,市面上专做文本的中转可能更划算; 这里的模型覆盖是往内容生产那一侧偏的。

功能一:一个接口,替掉一堆 SDK

这是中转站最实在的价值,也是最容易被"模型多"这种话术盖过去的一点。

不用中转你的应用OpenAIGoogle GeminixAI Grok字节 SeedanceStable Diffusion / NAI5 套 SDK · 5 个密钥 · 5 种计费口径 · 5 种错误格式任何一家改接口或涨价,你都要跟着改代码用中转你的应用改一行base_urlaizhuan.funOpenAI 兼容文本图像视频1 个接口 · 1 个密钥 · 1 份账单 · 53 个模型换模型只改一个字符串,不动代码结构
左边那五条线不是画着好看——它们代表你要长期维护的五套东西:五份文档、五个密钥的轮换、 五种限流策略、五套错误码的兼容代码。中转站把这五条线收敛成一条,代价是你多了一个依赖方。 这个交换划不划算,取决于你打算同时用几家。

功能二:53 个模型,覆盖三类产出

按「你要交付什么」组织,而不是按模型热度文本对话 · 代码GPT-5.6(luna / sol / terra)GPT-5.5GPT-5.4 · 5.4-miniGPT-5.2gpt-5.3-codex-sparkcodex-auto-review各系列另有 openai-compact 变体分组自建号池plus · 官方号池plus图像生成gpt-image-1 · 1.5 · 2 · 2-plusgemini-3-pro-imagegemini-3.1-flash-imagegemini-2.5-flash-imagegrok-imagine-image(含 edit)Stable Diffusion 2 / 2.5 系列nai-diffusion-4.5-full分组2k生图 · 4k生图视频生成doubao-seedance-2.0 · 2.5doubao-seedance-2.0-minigrok-imagine-video · 1.5first_frame(首帧控制)first_last_frame(首尾帧)异步任务,出片后回调分组SD视频端点类型openai 42openai-video 11image-generation 6合计 53 个模型同一能力有多个变体(preview / -c 后缀 / 分辨率分组),是为了在质量、速度、成本之间留选择数据取自站点公开的 /api/pricing 接口,可自行核对
分辨率单独拆成 2k生图 和 4k生图 两个分组,是这份清单里最能说明定位的细节—— 做商用素材的人要的是能直接交付的成品尺寸,而不是先出个缩略图看效果。 视频走异步任务队列,提交后回调取结果,这是视频生成必须的形态。

功能三:不只是裸 API

如果只有 API,那和自己搭一个没区别。实际能省事的是这些配套:

功能具体规格解决什么
Image Studio独立图形界面 studio.aizhuan.fun不写代码也能出图,团队里非技术成员可直接用
表单转提示词填表单 → 自动改写成生图/视频提示词不用背 prompt 写法,降低上手门槛
参考图单次最多 9 张图生图、垫图、风格迁移、角色一致性
文档解析最大 20 MB / 5 万字符长文档喂给模型,不用自己切分
生成图保留7 天出图后不用立刻下载,但也别当网盘用
用量数据导出可导出,最小粒度按小时自己对账,不用只看一个余额数字
可用性监控接了 Uptime Kuma站点状态对外可查,不是嘴上说稳定
用量排行榜日榜 / 周榜看别人在用什么模型,选型时有参考

第六行值得单独说:前面我列过选中转站要看的四条,其中一条是**「计费是否可对账」—— 你能不能自己拉到用量明细,而不是只看一个余额数字**。按小时粒度的数据导出就是对这条的回答。 这不是我事后找补的说法,那四条标准和这个功能都在,你可以自己对。

功能四:客户端一键接入

不想写代码的话,主流 AI 客户端可以直接一键导入配置,不用手动填 base_url 和 key:

① 注册送 $1 额度② 创建 key选分组、设额度③ 接入一键导入 或 改 base_url④ 调用先用 $1 验证③ 支持一键导入的客户端Cherry StudioCC SwitchDeepChatLobe ChatAionUIOpenCatAMA 问天AI as Workspace流畅阅读另有 Windows / Mac 客户端与配置教程
一键导入走的是各客户端自己的协议链接(cherrystudio://、aionui:// 之类), 点一下把 base_url 和 key 直接写进客户端,不用手抄密钥——手抄是这一步最常见的出错点。 不在列表里的客户端,改 base_url 手动填也一样能用,它是标准 OpenAI 兼容接口。

怎么开始

  • 直接在 aizhuan.fun 注册,不需要邀请码。
  • 注册即送 $1 额度,够把下面的接入示例跑通、把想用的模型挨个试一遍。
  • 充值支持微信和支付宝,没有起充门槛。

后两条正好对上前面提出的两个问题。

第三条对应「直连官方」那节说的支付摩擦——不需要能付美元的卡,这是选中转站相对直连的主要实际收益之一。

第二条对应更重要的那个:你没有办法验证一个中转站说的话。 所以别信我上面写的任何一句,用那 $1 自己验:流式是不是真流式、首字节多久、 你要的模型在不在、并发起来会不会掉。验完再决定要不要充钱。

一个中转站敢不敢让你先验证再付费,本身就是个信号。

接入示例

它是 OpenAI 兼容接口,绝大多数客户端和 SDK 改两行就能用:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://aizhuan.fun/v1",
    api_key="你的 key",
    max_retries=0,   # 按 token 计费的接口,务必显式关掉自动重试
    timeout=600.0,   # 生成慢是正常的,别让客户端先放弃
)

那两行注释不是客套。max_retries 默认是 2,一次超时会让上游生成两次、计费两次—— 这条链路我单独写过一篇, 无论你用哪家中转都建议先看一眼。

我不承诺什么

这一节比上面所有内容都重要,因为它是可证伪的。

  • 不承诺 100% 可用。 上游会抖、机房会抽风、模型会临时下线。 我能承诺的是出问题时有人在,以及事后会说清楚发生了什么。
  • 不承诺永远最便宜。 中转站的价格随上游成本浮动,任何"永久最低价"的说法都不可信。
  • 不承诺模型和官方完全同步。 新模型上线需要时间接入和测试。
  • 不承诺替代直连。 如果你有稳定的官方渠道和付款方式,直连仍然是更干净的选择—— 这话写在推广文里看着奇怪,但它是真的。

最后

选哪条路取决于你在乎什么:

  • 在乎责任边界清晰 → 直连官方
  • 在乎掌控力,且愿意承担运维 → 自建,那六篇文章拿去用
  • 在乎尽快开始做正事 → 用现成的,包括但不限于我这个

三条路我都走过,所以这篇文章里没有一句"中转站是唯一选择"。 如果看完你决定自建,我反而挺高兴——那六篇文章就没白写。

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