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我用 AI 写代码,但终端管理反而成了累赘——于是我做了 codux [调研] 各位在公司都用什么 ide 和 agent 写代码? 老运维 share 一个运维平台 看到有公司考核 token 指标,很好奇大家上个月的 AI 账单是多少 GLM-Coding 调用持续报错: z.ai 的 Lite 套餐几乎无法使用,官方 Pro/Max 是否稳定? 现在还有什么渠道可以稳定安全地使用 Claude 吗? 上海漕河泾内推,本组有 2 个 hc,一个后端,一个前端,预算都是 20k 左右,不打卡,氛围好 如果 V2EX 上有一组不永久保存聊天记录(比如只保存 7 天或者 24 小时)的聊天室,那么会开启哪些有用或者有趣的可能? gemini cli 貌似挂了,一直返回 403 第一次在自媒体上赚到钱 收集了最近在使用的低价 GPT, Gemini,邮箱等 AI 会员的小店合集 讨论个大实话:现在企业还在说 AI 编程提效 20%, 30%的,真的太落后,没用懂 AI。因为包括很多前沿公司,已经狂奔到提效 200%-500%的情况 [招聘][远程][币安] 前端/后端/QA/iOS/Android 至少 3 年以上经验 目前有大量 HC 欢迎投递 Chatgpt Pro 用量用不完的可以开这些设置 面试的时候好像遇到钓鱼了,给各位避个坑 cursor 年续费 22 号到期, 自动续费是否还是老的计次套餐呢 被两件破事毁掉的一下午,琐碎的内耗消磨人的精力 使用 Planet 存储 Codex 的会话或者重要信息 如果业务部门领导不要你开发功能,而是要求你教会它用 claude code 开发功能,你会怎么做? 分享一个 MacOS 接绿联 CM818 USB 转 DP 转接器使用感受 我的 HR 朋友 10 年老 Java ,非全大专,大家帮忙看看简历 开源了一个 AI 口语练习工具,音素级发音评分,完全免费可自部署 V2EX 上有哪些你觉得很有趣、印象深刻的妹纸? 字节为啥不出个国内版 Vercel? 有在大马的朋友吗? 问个运营商问题 你们在有领导的公司大群发过的最大胆的消息是什么 公司裁员,目前没有工作。想试试摆摊,做一个移动鲜啤打酒车 我的硬盘 Memblaze Pblaze 5 Linux 下不识别,给 Linux 内核提交了补丁, AI 说有望被合并 只有我一个人觉得 codex 不好用?
[送 $10] 被中转站扣费搞怕了,做了个工具专门看中转站 usage...
huangyin0514 · 2026-05-20 · via V2EX

工具地址: https://aiapidoctor.com
最近自己的站点升级,但是发现各种 Claude / GPT / Gemini 接口和客户端配置。
折腾久了之后,发现很多站点是按照模板搭建的,但是后台有很多坑要填
(比如 模板就有空值扣费的问题,必须手动查缺补漏才行)
比如;
- 你不知道这次请求到底用了多少 token
- usage 字段给不全
- prompt_tokens / completion_tokens 看不明白
- max_tokens 到底有没有生效
- 商家说 98% 缓存,但 API 里看不到任何 cached_tokens 证据
- 一个很短的 OK 回复,usage 里却显示一堆 token
- 后台余额到底是不是按你理解的方式在扣
很多时候,用户讨论中转站会问:
“这个站稳不稳?”
“这个站真不真?”
“这个站是不是 Pro 反代?”
“这个站有没有缓存?”
“这个站会不会偷扣?”
但这些问题如果只靠嘴说,很容易变成口水仗。
所以我最近做了一个小工具:
AI API Doctor
它的核心不是“鉴定真假模型”,而是先帮你看一件更实际的事:
这个 API 的扣费信号是否透明。
如果不透明,或者漏洞不修,风险就比较大
---
目前主要测这些:
1. usage 是否完整
会看 API 返回里有没有:
- prompt_tokens
- completion_tokens
- total_tokens
如果 usage 缺失,或者字段不完整,用户就很难核对真实消耗。
2. token 是否异常
会做一些短请求测试,比如只让模型回复 OK 。
正常情况下,极短回复不应该出现很离谱的 completion_tokens 。
如果短回复 token 异常偏高,工具会提示:
“存在扣费不可解释风险。”
3. max_tokens 是否生效
有些接口虽然兼容 OpenAI 格式,但 max_tokens 不一定真的受控。
工具会测试:
max_tokens = 5 时,输出是否明显超出限制。
如果 max_tokens 不生效,长期使用时费用就可能不可控。
4. usage 是否稳定
同样的短请求重复几次,看 usage 字段是否大幅波动。
如果同样的 prompt ,token 统计波动很大,那至少说明这个接口的扣费可审计性不太好。
5. 缓存命中检测
现在很多商家会宣传:
“98% 缓存”
“缓存后极低成本”
“Opus 低倍率”
所以工具加了一个缓存命中检测。
它会用两次完全相同的长 prompt 做探测,看第二次 API 是否返回:
- cached_tokens
- cache_read_tokens
- cache_read_input_tokens
这类缓存命中字段。
如果检测到高缓存命中,会显示缓存命中分。
如果 API 没暴露缓存字段,它不会直接说商家造假,只会显示:
“未验证,API 未暴露缓存字段,无法验证缓存宣传。”
这点很重要。
因为有些上游确实可能有缓存,但中转接口不一定把字段透出来。
工具只基于 API 响应给证据,不做过度判断。
---
除了扣费相关,它也顺手测了几个辅助项:
- 模型能力是否有明显异常
- 稳定性采样
- Base URL / Key / Model 是否兼容
- Cline / Continue 配置是否可导出
- 来源透明度是否异常
但我自己觉得最有价值的还是:
usage 、token 、缓存、max_tokens 。
因为这些直接关系到钱。
---
使用方式:
1. 打开 https://aiapidoctor.com
2. 填 Base URL
3. 填 API Key
4. 填 Model ID ,或者点自动识别模型
5. 点击检测
6. 拿到一张验货报告图
检测会发起少量测试请求,页面里会提示:
预计消耗低于 $0.05
API Key 只在当前浏览器内用于本次检测,不会上传到 AI API Doctor 服务器。
如果不想暴露 Base URL ,可以直接用工具里的复制验货分功能,或者保存分享图,Base URL 会自动脱敏。
---
我想说明一下边界:
这个工具不能证明:
- 商家的真实成本
- 商家的真实上游合同
- 商家的真实倍率
- 商家到底有没有人工补贴
- 法律意义上的真假
它能做的是:
把 API 层能看到、能复现的信号测出来。
比如:
- usage 是否完整
- token 是否异常
- max_tokens 是否受控
- cached_tokens 是否存在
- 稳定性是否波动
- 模型能力是否明显掉档
我觉得这比单纯问“这站真不真”更有用。
---
这次想邀请大家帮我灰测一下。
你可以拿自己正在用的 OpenAI-compatible API / 中转站来测。
欢迎在楼里发:
1. 验货分( API Doctor 验货报告)
2. Link-AI 注册 ID 数字
注意:
不要发 API Key 。
不要发完整敏感 Base URL 。
工具保存图默认会脱敏 Base URL 。
---
福利:
为了收集更多真实样本,本帖灰测期内:
在本帖回复:
- AI API Doctor 验货截图
- Link-AI 注册 ID 数字
我手动赠送 $10 API 余额。
注册链接:
https://link-ai.cc
ID 可以在个人信息页查看。
我每天晚上集中处理一次,并在楼层回复已加。
这个福利主要是感谢大家提供真实测试样本。
工具本身不限制只能测 Link-AI ,也欢迎测其他站。