从API中转谈token调度转售

本文来自微信公众号： 云算计 ，作者：曹亚孟，原文标题：《从API中转谈token调度转售【随笔闲谈】》

5月份发文有点密集，但我实现了进入AI行业的目标。短期内我不会再发文了，一些旧文甚至会删除。

本文即是从API中转这个业务现象，谈到我看好的token调度转售，也是在做tob产品经理的思维锻炼。

1.旧文的遗憾和成长

关于token调度和转售，我前几天就写过《深刻分享一个AI云产品创意》和《一个神级卡位的AI云产品》。

但文章关注的场景过于细分（其实是大部分读者只思考但不干这类活），很多读者听不懂我在说什么产品，从写文章的角度看有点失败。

• 那两篇文章都在介绍，我看好并分析了“上下文优化+调度Token”的toB产品方向，类似于云计算体系下的对象存储产品。

  
  

• 我多次和朋友聊了10分钟后，对方才知道我既不想卖token，也没想做个类似cursor/codex的Agent或三方市场。

  
  

• IT+toB产品的门槛本就很高，不同云产品的间隔很远，程序员开发者用的产品本就比较偏门晦涩。很多云计算资深产研从业者，因为不是做PaaS产品，因为不接触开发者，所以无法get到我充满激动的类比。

  
  

但这两篇文章让我本人也有收获，我诚心写文章，不仅在说服你们，也在说服我自己。

• 第一篇文章，让我认识了多个类似团队，验证了我的产品设计技能在AI行业依旧够用。

  
  

• 第二篇文章，在撰文过程中，我意识到，“较长的成功路径，确实是个优势”。

  
  

2.从一个曝光视频看toB的商机

我偶尔刷到了《号称0成本月入百万的API中转站，到底谁在赚钱？【差评君】》的曝光视频。大家可以在主流视频平台自行搜索和查看这个视频。

本文依旧是在分析“上下文优化+调度Token”，但是我不再写那么硬核，不再解释产品的必要性和发展潜力了。

本文是从休闲外传的角度，介绍同样的事情在toC场景下是高风险和天崩地裂，但在toB场景下，可能毫无波澜，甚至是利好信息。

再次强调，我是toB从业者，对这种不太正规的toC生意毫无兴趣。我对这个视频的定位是“曝光”。

3.积极看AI原厂的产品缺失

用户选择API中转站的各种理由，都是在证明，模型原厂没有做好(甚至没有想过）面向开发者和企业用户的产品设计。

我不是要做揭批讽刺，即使我们找AI问答案，也可以从“积极的、事在人为的”角度，从缺憾看机遇，从瑕疵看空间。

用户选择API中转站，第一步是嫌弃原厂的注册和支付麻烦。此处需要产品经理区分和定义，我们要不要直接对接“一次性尝鲜”客户。

用户选择API中转站，重要原因是原厂的“使用成本”太高了。但是，中转站拿走的正常利润，就是大模型原厂该挣的钱。多个二道贩子都能让客户降本，那说明原厂必然有大量犯蠢的空间。

• 很多中转站除了承担账期之外，毫无客户价值。客户本来就是找原厂的，大模型原厂没必要向这类中转站让利。

  
  

• 产品经理需要琢磨和定义“什么是客户角度的使用成本”，然后帮客户降低成本。其未必是降低token单价，可以减少用量、灵活计费，也可以提供更廉价的替代产品。

  
  

• 在深思熟虑后，我们也可以不帮用户降本，定价高可以筛选拒绝客户，企业客户从ROI的角度也能接受高价。但这看似无为的背后，需要更多的测算、宣讲和培训。

  
  

用户选择中转站，核心问题是大模型原厂的月费订阅制太糙了。这个粗糙的方案让客户不满意、公司不满意，异常客户（包括中转站的批量号）薅羊毛。

• 大模型原厂当然可以采用月费订阅制，但你们没做好反冒用反滥用方案，让老实订阅者吃亏，这就是设计失误。

  
  

• 有些大模型在放弃月费订阅制改用“按量付费”，大多是成本cover不住了，粗暴的用成本倒推售价。我只能说，toB产品的定价模式，牵一发而动全身，该学习、能想到、会影响的东西能写一万五千字的……

  
  

很多用户找代理是为了使用国外的大模型，这是国外产品经理的失职。

• 某些老美把正经付费的客户当做问题和蝗虫，这就是傲慢和愚蠢；这些老美在欧盟日本做生意，怎么就不抱怨合规问题了？产品运营人员需要观测并总结某地市场的旺盛需求，给自家高管画饼算投入产出，让公司为了盈利而努力去拥抱合规。

  
  

• 我没提国内模型厂商的产品经理，是因为国内的算力同样供不应求，还没到需要争抢这类客户的地步。

  
  

4.从省钱套路看客户的真实需求

在视频中后段，差评君一直在介绍中转站的各种省钱坑客户的套路。但是，toB产品经理看到的是“客户居然不在意XXX”，这么多正规toB商业机会，都能通过“上下文优化+调度Token”产品来实现。

有些中转站的省钱套路是，“跨区使用API”。

toB产品设计学到的信息是：客户不在意这点延迟，不在意模型所在地。这为“调度Token”产品，提供了资源调用的可行性。

• 技术上来说，大模型都是高延迟应用，不在意跨区调度的网络延迟。但技术上能做到不代表合规，AItoB产品经理需要认真学习数据的合规调度规则。

  
  

某些中转站的坑客户套路是，“虚标token用量”。

toB产品设计学到的信息是：token用量确实不好算清楚，我作为身家清白的toB产品，宣传自己的“上下文优化”产品时，多讲一些科普故事。

• token用量能虚标，就是因为计算规则太复杂，超出了客户的理解能力。我们可以做好严谨的计费验证手段，再通过上下文优化大幅压缩token用量，表现出自家产品的价值。

  
  

某些中转站省钱坑客户套路是，“偷梁换柱换便宜模型”。

toB产品设计学到的信息是：客户在特定场景下，不要求使用最昂贵的token，做上下文优化时，能拦截的东西就多了去了。

• 客户说一句“你好”，或者“打半句话按错发送了”，就应该用便宜模型拦截这些请求，而不是空耗几块钱的token。

  
  

• “上下文优化+调度Token”产品的终极营收前景就是，将大部分算力都调度到自己的DeepSeek算力池。

  
  

某些中转站坑客户的套路是，“倒卖客户的上下文信息”。

toB产品设计学到的信息是：为客户提供正规的数据授权协议，客户不在意我们看到这些上下文信息。

• toB厂商拿这些上下文信息，可以训练自己的AI大模型，实现一种合理合法的蒸馏。

  
  

• 如果客户需要严格保密上下文信息，那太好了，我们可以向客户提供租赁GPU在本地部署大模型的产品和服务。

  
  

5.离客户更近就能更多畅想

做产品设计，就是要定义客户和场景，然后找到本公司本产品的价值锚点和畅想空间。

产品设计离客户越近，越容易找到差异化价值；但场景越细分，产品适用范围也会大幅收缩，所以我们也需要更多权衡。

场景细分有个不算缺点的缺点，没经历过这个场景的人，很难想象这个场景内各个角色的利弊得失。我前两篇文章认真分析产品前景能赶超一些大模型原厂，但大部分人真听不懂。

本文是偶然刷到的视频，有直观证据所以很容易展开分析，但大家日常做好产品设计，就是要贴近了看信息、亲手去摸证据。

希望本文样例能够让读者理解，toB产品经理该怎么思考问题。