别只看0.01倍率，中转站计费的几个常见猫腻

很多佬友选中转站只看分组倍率，觉得 0.01 肯定比 0.05 便宜。实际上，页面倍率只是计费中的一环，任何一个参数被调整，都会影响额度到底耐不耐用。

常见的几个地方：

1. 充值比例

有些站是7元人民币兑换1美元额度，有些是充值1元送10个额度。站内余额只是商家定义的数字，充值后显示得多，不代表真的便宜。

2. 输入、输出单价

以GPT-5.5、GPT-5.6 Sol为例，标准短上下文价格大致是：

• 输入：5美元/百万Token


• 缓存：0.5美元/百万Token


• 输出：30美元/百万Token

有些站充值送得很多，却把模型单价调高。看起来倍率很低，实际上Token一点都不耐烧。

3. 缓存命中率

Codex这类长会话场景，缓存通常会占输入的大头，正常使用一段时间达到90%左右并不奇怪。

如果相同模型、相同客户端、相同任务，在某个站的缓存率明显低很多，就需要注意。不过不能只看一两次请求，要跑一段时间再判断。

4. 缓存价格

正常情况下，缓存价格只有普通输入的10%左右。

但有些站把缓存也按照普通输入价格计费，相当于把缓存价格提高了10倍。即使页面显示 0.01 倍率，实际效果也可能接近 0.05，甚至更高。

5. 分组倍率

也就是最容易看到的 ×0.01、×0.02、×0.1。但它必须结合充值比例、模型单价和缓存计费一起看，单看这个数字没有意义。

我自己跑出来的参考数据

我搭了一套Sub2API，接入了几十个中转站，统一按1倍记录，主要跑GPT-5.5 xhigh和GPT-5.6 Sol max。

一个月的数据：

• 102,740次请求


• 14.47B Token


• 消费14,407.0598美元


• 缓存占比约91.7%

综合下来大约是：

每次请求约0.14美元

每百万Token约1美元

所以判断一个站耐不耐用，最简单的办法就是充值1元实际跑一下。

例如1元跑了20M Token：

综合成本系数 ≈ 1 ÷ 20 = 0.05

如果1元跑了80次：

综合成本系数 ≈ 1 ÷ 80 ÷ 0.14 = 0.089

按Token计算更适合快速对比；按请求次数误差会更大，因为每次请求的长度不同。

总之，不要只问这个站显示多少倍，而要看：

实际支付1元人民币，到底能跑多少Token。

这个结果，才是把充值比例、模型价格、缓存计价和分组倍率全部算进去之后的真实综合成本。