AI中转站科普与揭秘-如何赚钱？

省流先行：
不算重置，pro的成本价大概是0.1，发的重置越多，可以无限低
现在tibo基本一个月重置四五次，能干到0.05-0.1之间，前提是不封号血赚
0.15 倍率能赚的前提除非是遇见最近这样的 4天重置3次
但是：
妖魔鬼怪拿你pro乱搞，给你封了
你又退不了款 = 血亏

Token为什么能拿来卖

1. 每个 AI 账号都有一定量的使用额度，一般都是按5小时、周刷新
2. 号商搭建号池，把订阅了编程套餐的账号放到号池里面，这样号池就能共享所有账号的额度
3. 每次发给大模型的请求都会有输入、输出Token，并且官方都会有对应的价格，比如：gpt-5.6-sol的输入：$5/100万 tokens、输出：$30/100万 tokens
4. 搭建中转站，将号池接入，在中转站充值过的用户就能够使用对应的模型，同时会产生对应的费用

他们到底有多少利润

中转站一般情况下都是充多少人民币给多少刀，比如我充了100块钱，我在中转站的账户余额就是100刀。

GPT PRO 20x 为例：
参考额度雷达，一个pro账号的周限额大概在1600刀+，之前的时候都能稳定在2000上下。（近期codex额度有问题，乱套了，有高的有低的）

总额度：6000 - 10000 刀
按照1600来算，1个月就是 1600 * 4 = 6400，但是会隔三差五的重置额度，按照每个月重置2次来算：1600 * 6 = 9600，这么算下来，一个号大概能跑出 6000 - 10000 刀

成本：970 RMB（成本价自充最便宜）
1个 pro 20x 账号的价格是200刀（美区），我们按照970RMB来算，也就是拿970块钱能卖出6000 - 10000元的额度。但是直接按这个价格去卖，太贵了，没人会买，所以出现了倍率这个概念，即消耗额度 * 倍率 = 实际消耗。假如倍率是 0.1、额度是6000，那么 6000 * 0.1 = 600 ，一个号卖完还赔钱了。

倍率：0.14 - 0.23
怎么才能不赔钱呢，970/6000=0.16 970/10000=0.097，所以按照6000额度算，0.23不赔钱，按照10000额度算，0.14不赔钱

所以现在中转站的 Pro号池倍率一般会在 0.2 ~ 0.3 左右，其他渠道倍率在 0.05 - 0.2 之间。

低价渠道都是怎么来的

GPT

• K12：学生邮箱，通过母号无限拉子号，让普通子号也能拥有 plus 的权益。
• Bug Team：之前出现过偶发bug，0.52 美元就能开企业账户，然后通过分发获取接近 Plus 的额度。
• 首月 Plus：OPENAI 会给不同地区的用户首月优惠，通过各种各样的支付方式实现0月支付，paypal、gopay、虚拟卡台、kakao、pix，基本全部拉闸
• 黑冲：信用卡盗刷、盗用礼品卡消费，付费给OPENAI，然后找客服说卡被盗了，但是会有1 - 3天的处理时间，但是这个时候可能好几千刀都刷出去了，但是最后还是会退很多钱，claude 的早期退款流也是大概的原理，只不过那个是被封号后去申诉。
• 逆向：通过技术手段，抓到 Kiro、windsurf 发给大模型的请求，然后模拟请求去调用。
• 黑灰产：国外黑哥们抢来的信用卡，然后低价卖出去速刷；扫全球反代程序的接口，拿到key去盗刷，简单来说就是偷其他中转站的key；最离谱的是缅甸、菲律宾那边的园区，很多都开 AI 中转站了，用诈骗来的U去支付订阅，然后中转卖给用户换来干净的钱，纯纯洗钱最佳方式。

Claude

• 美国初创企业，在AWS有美金扶持，大约 3W
• windsurf ultra，真卡支付，假卡换绑透支，速刷打时间差
• AWS，企业母号无限开子号、反重力、kiro反代等等渠道
• 留学生缴费/跨国转账，赚尾刀利润，搭配尼区礼品卡max 20x能做到6折
• …

公司AI中转站

为什么要自建中转站：

1. 如果想用官方 GPT，还需要翻墙，网络不合规，账号额度也没法共享
2. 外边中转站有可能会掺水，卖的是 gpt-5.6-sol ，其实给你的是 doubao；
3. 不稳定、速度慢，很多大型的中转站几万个用户同时用，稳定性、响应速度肯定会受影响；
4. 降智严重，他们一个号池上千个账号，IP质量可能会非常差；
5. 数据隐私：他们能拿到我们所有的上下文，很有可能会拿去卖，现在已经形成了灰色产业链。

基于上述的风险，可以自己搭建中转站，相比外边的中转站多了许多更加适配公司使用的功能：

1. 无需翻墙就能使用纯血的 GPT-5.6、Claude Fable 5（理论上），内网环境也可以用
2. 角色：部门管理员，可以维护自己部门的用户信息、调整额度
3. 可以隔离每个部门的使用环境，每个部门可以维护自己的号池
4. 一系列关于部门的数据统计，部门用户的金额使用、Token统计等
5. 安全审计：所有违规（涉及网络安全、逆向、破限）等操作都将会被记录

AI 编程的边界与风险

边界

• AI 不是万能的，不是一句话就能帮你干完所有，不是所有需求都适合用 AI 来做，有的需求可能用了 AI 反而会降低效率
• AI 不一定真正理解公司的业务，可能会有偏差
• AI 目前没办法完全替代人，只能作为辅助工具去帮助程序员实现需求，这样我们可以拿出更多的时间去补之前的文档、优化系统、架构设计、需求沟通。

风险

• 如果给予AI过大的权限，很有可能会发生不可控的事件，比如：替你执行了一个 rm -rf；DELETE FROM xxx;
• 数据安全和代码泄露，“发给 AI”本质上就是一种数据外发行为，虽然大模型厂商协议里写的不会拿数据用于训练，但是谁信呢。

严格遵守

• 禁止用GPT模型去做网络安全、逆向、破限等操作
• AI 生成的代码必须验证
• 敏感数据不要随意提供给 AI
• 高风险操作必须人工确认
• AI 可以写代码，但责任仍然属于开发者

AI 编程的正确姿势，不是“让 AI 替我负责”，而是“让 AI 帮我完成更多工作，而我对最终结果负责”。

公司AI中转站运营模式

成本

1. 每个部门自己采购账号和VPS，我可以提供渠道和部署，后续账号管理、号池管理都由他们自己部门负责
2. 账号：150/月/账号
3. VPS：搬瓦工DC6、DMIT Tiny，10-16刀/月

架构

1. cpa + new-api
   • 各个部门采购的VPS部署cpa，设置白名单，只允许公司IP访问
   • 公司内部服务器部署new-api，按照VPS的优化线路指定公司出口IP（移动、联通、电信）
     
2. cpa 二开：
   • 指纹修改
   • 支持不同账号绑定不同的key
3. new-api 二开：
   • 提示词审计：防止cyber abuse
   • 支持 websocket
   • 新增角色：分组管理员，每个部门维护自己部门员工的额度、数据统计分析
   • 号池管理：分组管理员可以查看自己部门账号的额度、启用/冻结、重置额度
   • 一系列小的功能、数据统计…