Token经济红利指南：揭秘隐秘中转站生意的运作模式与投资策略

OpenClaw流量激增初期，夏达（化名）观察到其API中转站业务量在24小时内翻了几番。在他看来，这曾是一个门槛不高、利润可观的赛道。

然而，这门生意的盈利空间高度分化。追求超额利润，往往需要游走于灰色手法边缘；若想完全合规经营，在国内市场则面临严峻的生存挑战——“以正规军的成本和定价，几乎难以存活。”夏达直言。

他判断，市场终局将属于拥有自研技术实力的平台，其余玩家会被逐步清退。不愿卷入混乱且内卷的低价竞争，夏达将业务重心转向了国产Token的出海业务。

Token作为大模型处理信息的基本单元，在洞察信息差者手中，已演变为一种可交易的资源。全球AI应用的加速落地，驱动着Token消耗量呈指数级增长。

国家数据局最新统计显示，2025年全国日均词元调用量从年初的万亿级别跃升至年末的100万亿。以豆包大模型为例，其日均Token消耗量在去年底约为63万亿，至今年4月初已突破120万亿，增长动力主要来自多模态AIGC内容创作及龙虾类产品的需求爆发。

在此背景下，Claude、GPT等海外模型凭借性能优势，吸引了大量国内用户。然而，技术壁垒与高昂的订阅费用，使得API中转站成为国内用户获取便捷、平价服务的关键渠道。

于是，Token需求暴涨催生了一批手握号池的“二道贩子”。但随着国产模型在算力基建与电力成本上的优势日益显著，市场格局与利润流向或将迎来重构。

隐秘的暴利：游走于底线边缘的生意

夏达最初从事AI出海业务，对Claude等海外模型有着高频调用需求。

早期，团队直接订阅官方API，但日均数亿Token的消耗量，仅内部研发每月就产生超过1万美元的成本。迫于压力，他们开始寻求第三方中转服务。

这一尝试，暴露了行业的普遍乱象。团队测试了近30家平台，发现多数中转站可靠性堪忧。

有的平台毫无征兆地停止服务；有的则导致接入产品全线崩溃。“根源在于，他们提供的可能是‘假货’。”夏达指出。

当前API中转市场主要分为三个层级。

第一层是正规军，通过企业级大规模采购获取折扣，再以微利进行零售。Open Router、Cursor等平台属于此类，路径合规但利润较薄。

第二层则混乱许多。从业者通过海外账号池，或利用企业免费项目配额进行套利，将同一账号权限多次分发以最大化收益。市面上售价仅为官方价2-5折的服务多属此列。“手法各异，全凭各自本事。”一个每月租金200美金的Claude Code Max账号，经拆分套利，月收益可达2000-3000美金，高峰时甚至能冲到4000-5000美金。

最底层的第三档，即前述的“售卖假货”。用户支付Claude的费用，实际调用的却是其他廉价模型。“这是连同行都不齿的无底线操作。”一位中转站从业者透露，这常是准备卷款跑路者的典型手法。

中转站的暴利空间，正源于其不透明的“中间层”属性。业内更极端的做法包括：模糊Token计价倍率、暗中修改扣费系数等。“例如，页面显示1美金对应100万token，实际结算时却按5美金扣费。”

尽管风险高、稳定性差，利润更丰厚的第二档仍是大多数从业者的选择。“因为Claude官方定价过高，单次对话成本可能就达五六毛人民币，用户难以承受。”夏达解释道。

有投资人透露，其关注的一个中转站项目月流水约500万元人民币，毛利率接近50%。最终净利高低，取决于平台在合规与安全上的投入，例如获取资质认证、部署数据存储方案、防范数据泄露风险等。

合规之所以关键，是因为部分中转站会将用户数据打包出售，用于模型训练——这构成了另一个灰色收入来源。

模型厂商收购训练数据已是公开行为，但数据供应链异常复杂。知情人士表示，即便厂商也常无法追溯数据真实来源，中间经手环节过多，可能导致从不同渠道购入同一份数据的情况。

“对中转站而言，底线是保证服务不掺假，其次是不倒卖数据。但说实话，这两点都很难坚守。”前述从业者坦言，“当无需成本就能获得一笔额外收入时，多数人难以抗拒这种诱惑。”

合规可行，但时间与成本不等人

面对市场乱象，夏达决定自主搭建中转站。

从组建初始号池到系统稳定运行，团队只用了一个月。若算上后期替换开源框架与重构UI，整个周期约两个月。

自建显著降低了成本。“相比官方最新定价，成本下降约七成，相当于三折。”同时，调用错误率也从市面普遍的15%-20%优化至5%左右。

从自用到商用的转折，始于为同行开发者提供便利，随后吸引了一批对合规要求相对宽松的中小企业客户，其月消耗在几百至几千美金不等。大型客户则更倾向于私有化部署方案。

“这个行业门槛不高，不懂技术也能入场赚钱。”夏达指出，理论上，只要会开通Claude Code或GPT订阅就能起步。“甚至付费请人搭建一套系统也行。”

当然，若将中转站作为长期业务经营，门槛依然存在。例如：弃用开源框架、重写底层代码以提升问题追踪能力；扩大号池规模以实现负载均衡；或通过算法优化错误分发机制。

缺乏系统维护与售后服务能力的“野路子”平台，生命周期往往短暂。有时它们并非主动“跑路”，而是无力应对技术运维与客户支持。

夏达预判，中转站的暴利窗口正在关闭。

一方面，Anthropic等厂商正持续收紧政策。4月5日，Claude Code负责人Boris Cherny宣布不再支持OpenClaw等第三方集成平台。而中转站的需求池中，Claude用户占据绝对多数，其他模型吸引力有限。

另一方面，中转站的Token消耗量并未持续增长，已回落至龙虾产品爆火前的水平。“C端用户随OpenClaw热度涌入，又随其降温而流失，这种流量价值有限。”

2026年第一季度，OpenRouter数据显示，中国大模型厂商多次占据Token消耗量榜单前五。DeepSeek、月之暗面、Minimax、智谱、千问、阶跃星辰、小米等厂商，稳定出现在其每周市占率前十名单中。

“大厂将吞食大部分市场，剩余空间才属于我们这些小玩家。”夏达对此有清醒认知。出海，成为团队留在AI牌桌的关键机会。

AI基础设施领域的技术人员分析指出，Token成本核心在于算力，可进一步拆解为GPU、服务器、机房及电力等成本。

“静态看，GPU芯片成本占大模型成本大头。动态看，不同模型的结构设计对成本影响最大，差距可达10倍。”而这正是中国模型厂商重点突破的方向之一。

因此，在Token驱动的时代，国产模型凭借算力与电力成本优势，结合算法创新，有望向海外市场实现规模化输出。在从IaaS向MaaS集体转型的趋势中，重塑全球云服务商的竞争格局。

但作为广阔市场中的“小个体户”，夏达也承认，这门生意的利润率已今非昔比。考虑到大规模合作的流程复杂度，中间商可能选择自行部署服务器，以略低于官方的价格销售，赚取微薄差价。

这并非一个巨大的机会，但对于希望验证商业模式的新入局者，它仍是一个现成的渠道。“AI领域变化太快，OpenClaw热度未退，风向又转向Hermes，未来难以预测。”

“但Token需求不同，”夏达总结道，“它细水长流，始终存在。”

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