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:
- 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。
- 出问题时有没有人。 售后渠道是否真实存在、响应大概多久。
- 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。
- 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。
功能二:53 个模型,覆盖三类产出
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:
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。