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来自国家数据局的最新数据显示，2025年，全国日均词元调用量从年初的超万亿增长到年末的100万亿。豆包大模型去年底日均Token消耗在63万亿左右，4月初就达到120万亿，核心原因在于多模态AIGC创作以及龙虾类产品的爆发。

于是，在这股Token增长浪潮之中，有人手握号池做起了Token的二道贩子。不过，在国产模型的算力与电力基础设施优势逐渐突出后，有人猜测，贩卖的方向或许会有所改变。

图源：界面新闻

没有底线就能赚钱的隐秘生意

夏达原本自己有一门AI出海业务，对Claude等海外厂商模型需求量巨大。

这时候团队发现，市面上大多数API中转站平台没法信任。

他们至少试了30多家平台。要么“今天还好好的、明天就挂了”，要么好不容易找到一家稳定的，却发现自己的产品线全崩了。“为什么呢？因为他们给你卖‘假货’了。”

经总结，中转站的生意整体分三档。第一档属于正规，以企业行为大规模采购以获得折扣价，例如Open Router、Cursor这样的大客户，就可以从“批发”转“零售”，但利润相对微薄。

第二档属于混乱，用海外账号建立号池、借企业免费项目薅羊毛，再重复分发同一个账号最大限度套利，按官方价格2-5折售卖的大多如此，“路子都是五花八门的，就看你怎么各显神通了。”一个200美金月租的Claude Code Max账号，可以拆分套到2-3千美金（更高时候可以到4-5千美金）。

最次的第三档，就属于前面所说的“卖假货”。它指的是用户所买非所得，中转站声称卖Claude，但实际接入其他厂商模型。“这属于同行都看不上的无底线行为。”另一名API中转站从业者表示，一些卷款跑路的人会这么干。

中转站的暴利潜力正在于它看不穿的中间层身份。被行家认为“更是没有下限”的做法有许多，除了卖货不对版的模型，Token价格倍率不明晰、偷改倍率以增加用户费用等等也都存在。“比如表面上卖你1美金、100万token，实际上扣费的时候扣了你5美金。”

为了尽可能挣钱，大多数中转站生意处在第二档。而即便风险偏高、稳定性较低，第二档生意也远比第一档好做。“因为Claude实在太贵了，可能一轮对话就要花掉五六毛，大部分人接受不了。”夏达说。

有投资人告诉界面新闻记者，他所关注到的一个中转站项目，月流水可达约500万元，毛利率几乎是50%。其他影响最终利润的条件在于，中转站是否投入大量力气在合规上，比如各类资质认证、数据存储方案、数据安全风险等等。

合规受到看重是因为有中转站打包出售自己所掌握的数据，给其他厂商用于模型训练——这是另一个灰产地带。

模型厂商四处购买数据用于模型训练，这是业内公开的秘密。但这个生态非常复杂混乱，一名知情人士表示，即便是厂商，也不一定知道数据的详细和真实来源，因为涉及太多中间人。这很可能导致的情形是，一个厂商从三个不同渠道买来三份数据，最后可能都是同一份。

“对中转站来说，底线是不掺假，再就是不卖数据。但说实话，两件事都很难。”前述从业者表示，“不用付出任何成本就有人送你一笔钱，很少有人能抵挡住这个诱惑。”

可以合规，但耗不起

面对这样的现状，夏达决定团队自己做。

从源头开始组建号池到团队稳定使用，大概只用了一个月时间。如果算上后期替换开源框架和重写底层UI，流程会拉到两个月。

自建成本的确可以快速下降。“对比官方可以降大概七成，相当于打了三折。”与此同时，错误率也有明显降低。夏达说，即便是官方调用也有对应的错误率，而中转站据他们测算普遍调用错误率在15%-20%，经团队自己调校后，可以控制在5%左右。

从自用变商用，只是因为给同为开发者的朋友提供了一次方便，最后反而吸引到了一批相对稳定的中小企业客户。这些客户对合规性要求不会特别高，每月消耗在几百到几千美金。如果是大客户，可能更倾向于私有化部署。

要把中转站当成一门正经生意来做，也不是没有门槛。例如，不用开源框架、重写底层代码，其必要性在于对一些bug能够更好追踪和处理；再比如增加成本投入，把号池扩大两倍，以做到更好的负载均衡；更有技术能力的，就对可能出现的错误分发进行更好的算法优化。

站在这个角度来说，不懂维稳和售后的中转站存活时间都不长。有时候它们不一定是主观上“跑路”，而是真的没有承接能力。

夏达现在有种预感，中转站赚钱的风口要过去了。

另一方面，他发现中转站Token消耗量没有持续暴涨，变得贴近龙虾爆火前的水平。“你会发现C端用户因为OpenClaw热度来了，又因为OpenClaw回冷走了，所以没什么意义。”

2026年一季度，OpenRouter数据显示，中国大模型厂商屡次占领Token消耗量榜单前五。DeepSeek、月之暗面、Minimax、智谱、千问、阶跃星辰、小米等中国厂商名称，稳定交替出现在其按周总结的市占率前十名单中。

“大厂会吃掉大部分市场，剩下才是我们小个体户的盘子。”夏达清楚意识到。出海，是团队留在AI牌桌上的一个机会。

据一名AI Infra技术人员拆解，Token成本的核心构成是算力成本，再往下拆解还可以分为GPU成本、服务器成本、机房成本、电力成本等。

“静态来看，对几乎所有大模型，GPU芯片都占成本绝大部分。动态来看，不同模型结构设计对成本影响程度最大，差距可达10倍。”他说，而这是中国模型厂商最下功夫的地方之一。

于是在Token时代，国产模型因为有算力和电力的成本优势，结合自身的算法创新，有机会往海外做更大规模输出，在一个由IaaS（基础设施即服务）向MaaS（模型即服务）的集体转型趋势中，重新塑造一个全球云厂商格局。

但作为这片市场的“小个体户”，夏达提及这门生意的利润率不会太高了。考虑到大规模合作流程的复杂性，中间商可能会自行找服务器部署，通过比官方少赚一点的方式去售卖。

这不是一个多么大的机会，但可能是所有对行业红利有想法的人，一个速通商业模式的现成渠道。“AI的问题在于它变得太快了，就像OpenClaw火了没两天又到了Hermes，谁知道后面还有什么？”

“但Token就不一样了，”夏达说，“它细水长流，它的需求永远在。”