本文深入探讨AI API中转站的价格差异问题,揭示同样标价$1的API,实际人民币成本悬殊的原因。成本差异主要源于两个隐藏变量:平台设置的美元与人民币充值比例(如1美元=1人民币)和模型线路的倍率设置(如6×、8×、16×)。实际扣费公式为:官方美元价 × 线路倍率 × 平台汇率。通过具体计算,作者展示了倍率如何吃掉汇率优势,并建议用户在调用量大时务必考虑倍率因素,避免被表面低价误导。文章还对比了少数平台采用直接原厂定价和统一倍率的透明做法,强调长期使用更接近真实成本。
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开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。