00x1 中转站
由于用国外模型较为昂贵，或者是限制地区，风控严重（动不动就给你封号），支付麻烦，因此中转站就诞生了。
AI 中转站卖的不是模型本身，而是一套"帮你调用模型的服务"，更准确地说，它像一个点餐窗口。
中转站有时候会比官方更便宜，而且还会送额度，所以是我这种人（穷鬼）的最佳选择。
但是中转站不能保证你的隐私，对话的内容与模型返回的内容都会经过中转站，就跟bp一样。
在这之前就得说一下中转站的一些常用词了。
参考
https://zhuanlan.zhihu.com/p/2040448036741112647
倍率
一般就是你一块钱可以当几块钱用的意思，比如倍率1.2就是官方价格的1.2倍，比如倍率0.1就是价格是官方的1/10。
至于为什么能比官方便宜，那就是另外的渠道了，有些是通过js逆向，有些是通过抓包薅官方的羊毛，有些甚至直接是外包中的外包直接薅别的中转站的羊毛，甚至有的时候可以看到八重套娃中转站套中转站的奇观。
但是有些就是以次充好了，就和鹅腿阿姨差不多。
上游下游
一般来说
最上游就是AI的厂商= 真正提供模型能力的服务商
下游 = 转卖/聚合/封装给你的平台
但是有些说法是上游是倍率最低的那些中转站，下游就是普通的中转站。
计费
有些中转站模型是按次计费，有些都是token计费
但是token计费的注意了，你的上下文越长花的钱就越多，模型本身没有记忆能力，每次对话都是要读取上面的上文，所以每一次对话的钱也是累加的，有时候大头都是输入的内容，最好的办法就是定时整理记忆，重新开一个对话。
而我这几天由于沉迷于AI，无法自拔，加上薅羊毛去了，没有学，所以愧疚写下了这篇。
key
Key是调用模型的凭证，也是厂商或者中转站计费的东西，一般来说你想让模型输出东西，一般就得借助key加上对应的接口调用模型。所以有时候就会出现偷key的人。
手机端调用
下载Rikkahubapp
然后这样配置就行了，一般中转站或者官方都有key的API说明。
还有现在国外的AI风控特别严重，道德感限制的特别厉害，所以一般用的是国产模型特调来进行安全攻击之类的。
要不就是找找有没有合适的提示词破甲
克劳德死贵了（但是确实好用），所以一定要选择性价比最高的模型使用。
蹬
我的理解是一天大规模的使用Token
公益站
公益站一般指的是费用收的极低的那种网站，费率特别低，或者是赠送额度很高的，但一般这种很不稳定。
命中缓存
如果你反复调用同一个内容，就会命中缓存，模型会给你扣少一点钱
但由于我是混用的（多个站点一起用），所以没看出来哪里少钱了，命中缓存也命中的特别少。
感觉是同一个站点同一个模型才会给你算命中缓存吧。
并发与限流
账号 / Key / 分组 三级限流如何叠加
系统采用 三层限流 模型,优先级从高到低: Key 级别 → 账号级别 → 分组级别。
个人资料页可看到 并发限制(默认 5)。同一时刻最多 5 个未完成请求。
这是一个站点的限制，可能是怕你薅羊毛或者高并发导致网站受不了。
这里可以看看
鉴别中转真伪 · 10 个测试项
你可以拿下面 10 项去衡量任何一家中转 (包括我们):
- 调用一个明确 400 的请求 (例: temperature=999),看返回的
error.type是否原样 (真官方:invalid_request_error+ 具体字段) - 对比首 token 延迟 与官方 API 的差距 (官方一般 <1s,中转应 <1.5s)
- 测 prompt caching (Anthropic) --- 第二次同 prefix 是否命中 cache,
cache_read_input_tokens是否>0 - 测 vision --- 上传一张图 (base64),看是否真的能 OCR/描述
- 测 tool use --- 复杂 JSON schema 的 tool calling 是否能正确执行
- 测 stream usage --- 流式响应末尾的
message_delta.usage是否完整 - 对比同 prompt 在多家中转的输出 (固定 temperature=0) --- 应该几乎一致
- 查响应 header --- 是否含
x-request-id、anthropic-version等官方头 - 测长 context (200k tokens) --- 真 Opus / Sonnet 能吃下,小模型会截断
- 测复杂推理 --- 数学竞赛题、代码 debug、长链条逻辑 --- 这是 Opus 与 Haiku 最明显的差距
00x2 手机体验
除了特别稳定的站或者是官方站调用的特别快以外，其他的体验非常不好，转的死慢了，经常给我返回报错，要不就是只输出一半的内容，或者是输出有错误编码，感觉与官方免费版的区别就是可以设置思考强度，也确实更聪明了。
然后deep是真的没有眼睛啊，只能用国产（比如千问）模型或者其他模型的识别图功能。
一般是模型调用识图功能，然后识图功能把图片信息返回给ai，ai再根据文字猜测，也不存在看不看见。