事情始于我的朋友 Mike(一位创始人)发来的一条 Slack 消息。
“我们的 AI 账单快把我们拖垮了,”他写道。“上个月光图像生成我们就付了 3,200 美元。”
三周后,同样的使用量,他的账单变成了 960 美元。
成本降低 70%
同样的 AI 模型 • 同样的质量 • 同样的代码
我们没有更换他们的 AI 模型。我们没有降低输出质量。我们也完全没有要求他的团队重写一行代码。我们所做的,仅仅是改变了他们的应用程序调用 API 的方式。
现在,让我们拆解一下我们使用的具体操作手册。
第一部分:AI 定价背后不为人知的秘密
让我大跌眼镜的数字
当我第一次看到这些价格差异时,我差点把嘴里的咖啡喷出来:
同一模型,不同渠道,令人咋舌的价格鸿沟
Nano Banana (Gemini 2.5 Flash Image)
- • Google 直连:$0.039 / 图
- • 聚合平台:便宜高达 50%
Seedream 4.0
- • BytePlus 直连:$0.03 / 图
- • 聚合平台:便宜高达 60%
VEO3 Fast
- • Google 直连:$0.15 / 秒
- • 聚合平台:便宜高达 30%
为什么存在如此离谱的价差
在深入挖掘(并与许多业内人士交谈)之后,我了解到了真相:
因素 1:量大为王
这是最直接的经济学原理:采购量越大,单价越便宜。个人开发者的谈判能力几乎为零。而一个承诺每月消耗数十亿 token 的平台,拿到的价格表则完全不同。
- 独立开发者: 支付全额标价。
- 中型公司: 可能谈到 10-15% 的折扣。
- 大型聚合商: 获得独家、未公开的批发价格。
因素 2:供应商渠道博弈
并非所有的卖家都是平等的。你可以通过不同的渠道获得相同的 AI 模型,而每个渠道的定价都不同:
- 官方 API: 直接来源(OpenAI, Google)。你支付全额标价。
- 云服务提供商: 科技巨头(Azure, AWS, GCP)将 AI 模型与云服务捆绑。方便,但通常较贵且存在供应商锁定。
- 聚合商: 批量采购以获得批发价,然后将节省的成本让利给你。成本更低,但依赖于平台的可靠性。
因素 3:服务等级协议 (SLA) 的玄机
大多数用户都在为他们不需要的正常运行时间保证(Uptime Guarantees)支付溢价。微小的 SLA 差异会造成巨大的价格差距:
- 企业级 SLA (99.99%): 价格最高,每月停机时间少于 5 分钟。
- 标准级 (99.9%): 默认层级,每月停机时间约 43 分钟。
- 批量渠道 (~99%): 最经济实惠,每月停机时间约 7 小时。
对于大多数应用(开发、测试、非关键生产环境),这种差异几乎可以忽略不计。这种权衡往往是最大的成本削减杠杆。
因素 4:地理套利
由于运营成本(电力、税收、竞争)不同,在不同地区调用同一个 API 的成本也不同。
智能路由平台会自动将请求发送到当前可用的最便宜的区域,从而产生持续的积少成多的成本节省。
第二部分:如何从今天开始优化你的 AI 成本
底线是:你不需要计算机科学博士学位也能开始省钱。本节提供了一个任何开发团队都可以遵循的实用的三阶段路线图。
阶段 1:审计、调研与测试
在做任何改变之前,第一步是收集数据。明智的决策总是数据驱动的。
第一步:审计你的支出
弄清楚你的钱花哪儿了。
- 导出过去 3 个月的 API 使用情况
- 找出前 3-5 个最昂贵的操作
第二步:寻找替代方案
针对每个高成本操作,调研其他渠道。
- 直连供应商: OpenAI, Google, Anthropic 等。
- 云集成: Azure OpenAI, AWS Bedrock 等。
- 智能聚合商: 专注于路由优化的平台。
第三步:进行小规模测试
不要在未测试的情况下直接切换。
- 建立基线: 首先测量当前供应商的性能数据
- 追踪关键指标: 成本、延迟、可靠性和输出质量
阶段 2:核心决策——自研还是购买
在测试了各种供应商之后,你面临两个主要选择:
| 考量因素 | 自研 (Build Your Own) | 使用聚合平台 (Use Aggregator) |
|---|
| 实施时间 | 通常 6-8 周 | 几分钟到几小时 |
| 开发成本 | $50,000-100,000 | $0 |
| 持续维护 | 4-8 小时/周 | 极少 |
| 掌控程度 | 完全定制化 | 平台定义的功能 |
| 获取批量价格 | 取决于体量 | 预先谈好的费率 |
| 技术风险 | 较高(定制开发) | 较低(成熟解决方案) |
阶段 3:5 分钟平台集成
如果你决定走聚合商路线,这里是完整的设置流程(我们以 evolink.ai 为例):
快速设置:简单 3 步
1
注册并获取 API Key
只需 30 秒。无需信用卡。赠送 10 个免费积分用于测试。
2
集成 EvoLink API
遵循 EvoLink 的集成标准。查看
集成指南了解详细实现。
3
立即开始省钱
同样的模型,成本降低 30-70%,可靠性更高。
立即尝试:2 分钟测试
想立即看到差别吗?你可以马上运行这个最小化测试:
从 evolink.ai 获取免费 API key(30秒),然后用你喜欢的语言测试:
curl --request POST \
--url https://api.evolink.ai/v1/images/generations \
--header 'Authorization: Bearer <token>' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"model": "doubao-seedream-4.0",
"prompt": "A serene lake reflecting the beautiful sunset scenery",
"n": 1,
"size": "1024x1024",
"image_urls": [
"https://example.com/image1.png",
"https://example.com/image2.png"
]
}'
import requests
url = "https://api.evolink.ai/v1/images/generations"
headers = {
"Authorization": "Bearer <token>",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "doubao-seedream-4.0",
"prompt": "A serene lake reflecting the beautiful sunset scenery",
"n": 1,
"size": "1024x1024",
"image_urls": [
"https://example.com/image1.png",
"https://example.com/image2.png"
]
}
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
print(response.json())
const axios = require('axios');
const response = await axios.post('https://api.evolink.ai/v1/images/generations', {
model: "doubao-seedream-4.0",
prompt: "A serene lake reflecting the beautiful sunset scenery",
n: 1,
size: "1024x1024",
image_urls: [
"https://example.com/image1.png",
"https://example.com/image2.png"
]
}, {
headers: {
'Authorization': 'Bearer <token>',
'Content-Type': 'application/json'
}
});
console.log(response.data);
<?php
$url = 'https://api.evolink.ai/v1/images/generations';
$data = [
'model' => 'doubao-seedream-4.0',
'prompt' => 'A serene lake reflecting the beautiful sunset scenery',
'n' => 1,
'size' => '1024x1024',
'image_urls' => [
'https://example.com/image1.png',
'https://example.com/image2.png'
]
];
$options = [
'http' => [
'header' => [
'Authorization: Bearer <token>',
'Content-Type: application/json'
],
'method' => 'POST',
'content' => json_encode($data)
]
];
$context = stream_context_create($options);
$result = file_get_contents($url, false, $context);
echo $result;
?>
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"net/http"
)
func main() {
data := map[string]interface{}{
"model": "doubao-seedream-4.0",
"prompt": "A serene lake reflecting the beautiful sunset scenery",
"n": 1,
"size": "1024x1024",
"image_urls": []string{
"https://example.com/image1.png",
"https://example.com/image2.png",
},
}
jsonData, _ := json.Marshal(data)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.evolink.ai/v1/images/generations", bytes.NewBuffer(jsonData))
req.Header.Set("Authorization", "Bearer <token>")
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
client := &http.Client{}
resp, _ := client.Do(req)
defer resp.Body.Close()
fmt.Println("Request sent successfully")
}
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.URI;
public class EvoLinkExample {
public static void main(String[] args) {
String json = """
{
"model": "doubao-seedream-4.0",
"prompt": "A serene lake reflecting the beautiful sunset scenery",
"n": 1,
"size": "1024x1024",
"image_urls": [
"https://example.com/image1.png",
"https://example.com/image2.png"
]
}
""";
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(URI.create("https://api.evolink.ai/v1/images/generations"))
.header("Authorization", "Bearer <token>")
.header("Content-Type", "application/json")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(json))
.build();
client.sendAsync(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString())
.thenApply(HttpResponse::body)
.thenAccept(System.out::println);
}
}
require 'net/http'
require 'json'
uri = URI('https://api.evolink.ai/v1/images/generations')
http = Net::HTTP.new(uri.host, uri.port)
http.use_ssl = true
request = Net::HTTP::Post.new(uri)
request['Authorization'] = 'Bearer <token>'
request['Content-Type'] = 'application/json'
request.body = {
model: "doubao-seedream-4.0",
prompt: "A serene lake reflecting the beautiful sunset scenery",
n: 1,
size: "1024x1024",
image_urls: [
"https://example.com/image1.png",
"https://example.com/image2.png"
]
}.to_json
response = http.request(request)
puts response.body
单次调用成本对比:
- BytePlus 直连:$0.030
- EvoLink 平台:$0.012 (节省 60%)
真实集成案例:Seedream 4.0 生产环境
以下是直接集成 vs 智能聚合平台的具体差异:
| 考量因素 | BytePlus 直连 | EvoLink 平台 |
|---|
| 设置时间 | 2-3 天 + 等待审批 | 5 分钟,即时访问 |
| 单图成本 | $0.030 (标价) | $0.012 (节省 60%) |
| 错误处理 | 需自定义实现 | 内置重试与降级 |
| 监控 | 需单独设置仪表盘 | 包含统一分析功能 |
结论: 平台消除了技术复杂性,同时提供了更好的经济效益和可靠性。
第三部分:真实案例研究 - 从 $3,200 到 $960
改变一切的实施方案
还记得 Mike 的电商平台吗?这正是我们应用“自研 vs 购买”框架后发生的事情。
他们的情况完全符合场景 1:
- 10 人的工程团队
- 每月 $3,200 的 AI 支出(肉痛但还没到伤筋动骨的地步)
- CEO 要求立即看到结果
- 没有任何带宽去进行为期 6 周的基础设施项目
决策只花了 15 分钟。
实施与推广
在决定采用平台路线后,实施过程简单得离谱。团队采用了渐进式迁移的方法,以确保零停机并在每一步监控性能。
迁移时间表:
- 第 1 天:5% 流量 → 密切监控
- 第 3 天:25% 流量 → 运行良好
- 第 7 天:100% 流量 → 全面切换
铿锵有力的结果
最终数字
实施耗时:15 分钟
消耗的工程工时:总计 2 小时
年度节省:$26,880
我们没想到的额外收益:
- 响应速度提升 15%(更优的路由 = 更好的性能)
- 99.95% 的正常运行时间,相比之前的 99.5%
- 零维护开销(他们的团队专注于功能开发)
为什么这个方法有效
Mike 的团队做出了正确的决定,因为他们将解决方案与自身情况相匹配:
- ✓需要立竿见影的效果(平台当天即可交付)
- ✓工程带宽有限(改 2 行代码 vs 6 周项目)
- ✓对成本敏感但无专人负责成本工程(平台处理优化)
- ✓希望专注于自己的产品,而不是基础设施
算账很简单:即使算上平台费用,他们省下的钱和工程时间也比任何 DIY 方案都要多。
准备好开始省钱了吗?
如果你正在使用 AI API 并希望削减成本,那你就来对地方了。
无论你是决定自研解决方案还是使用像 EvoLink 这样的平台,重要的是开始优化。你每多等一个月,流失的就是本可以用于业务增长的资金。
想亲自看看能省多少吗? EvoLink 提供 10 个免费积分来测试平台 - 无需信用卡,5 分钟设置。你可以用一小部分流量进行试用,亲身体验成本的降低。
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