AI na “Transit Station” na Kita ng Bilyon sa Isang Buwan? Limang Tanong na Ipinapakita ang Totoong Kalikasan ng Token Arbitrage!
Pinagmulan: Biteye

Sa nakaraang buwan, madalas na nakikita ang mga salitang “transit station” sa homepage ng marami, at ang ilang mga player sa crypto na dating naglalakbay para sa airdrops ay biglang naging mga negosyante ng “API transit station”, at nagsisimula ng negosyo ng token import at export.

Ang tinatawag na “transit station” ay hindi isang bagong teknolohiya, kundi isang arbitrage model na batay sa pagkakaiba ng presyo at mga hadlang sa pag-access sa pandaigdigang AI services. Bagaman kinakaharap ng sector ang maraming problema tulad ng privacy, seguridad, at compliance, ito ay patuloy na nakakatugon sa malaking bilang ng mga indibidwal at maliit na team.

Ano nga ba ang “API Relay”? Paano nito natutugunan ang price arbitrage sa AI at mga hadlang sa pag-access sa buong mundo, at kung paano ito nakakakuha ng malaking bilang ng mga indibidwal at maliit na team?

Sasabihin natin ang pagkakabuo at proseso nito mula sa pagkakabuo nito.

Ano ang isang transit station?

Ang kaluluwa ng API relay ay ang pagbuo ng isang intermediate layer service na nag-aalok ng API Token mula sa mga foreign AI vendor sa mas mababang presyo at mas madaling paraan para sa mga lokal na user, ayon sa mga pahayag na "global token mover".

Ang proseso nito ay tulad ng sumusunod:

· Piliin ang mga modelo ng mga kumpanya ng AI sa labas ng bansa (OpenAI/Claude, atbp.)

Ang mga tagapagbigay ng yaman ay nakakakuha ng mga Token sa mababang presyo gamit ang mga "gray" o teknikal na paraan

· Pagbuo ng isang transit station para sa pagpapakete, pagbabayad, at pagpapamahagi

· Ibinibigay sa end-user tulad ng developer/enterprise/personal

Mula sa pananaw ng paggana, ito ay parang isang “AI transit station”; mula sa pananaw ng negosyo, mas parang isang intermediate na nagbibigay ng liquidity sa secondary market ng Token.

Ang batayan ng link na ito ay hindi ang teknikal na hadlang, kundi ang pagkakaroon ng ilang pagkakaiba sa matagal nang panahon:

· Sobrang mataas ang presyo ng opisyal na API

May pagkakaiba sa gastos sa pagsubskribong modelo at ang API modelo

· Magkakaiba ang mga kondisyon sa pag-access at pagbabayad ayon sa rehiyon

· Mayroong malakas na pangangailangan ang mga user sa kakayahan ng modelo, ngunit hindi kaaya-aya ang opisyal na paraan ng pagkonekta

Ang pagkakasunod-sunod ng mga faktor na ito ang nagbigay-daan sa pagkakaroon ng espasyo para sa “transit station”.

Pangalawa, bakit may mga tao na gumagamit ng intermediate station?

Ang dahilan kung bakit naging popular ang "Token Import" ay ang mataas na gastos dulot ng pagbabago ng papel ng AI at ang pagkakaiba sa kakayahan ng mga modelo sa loob at labas ng bansa.

Dumating na ang pagiging matatag ng mga desktop AI agent tulad ng Codex at Claude Code, kung saan nagsisimula nang talagang magkaroon ng kakayahang “magsagawa” ng mga gawain tulad ng pagtutulungan sa pag-program, pag-edit ng video, financial trading, at automation sa opisina. Ang mga gawain na ito ay malaking pagkakabase sa mga malalaking modelo na may mataas na performance, at ang gastos ay batay sa bilang ng Token.

Kung kukunin ang halimbawa ng Claude Code, ang opisyal na presyo nito ay humigit-kumulang $5 bawat milyong Token (tungkol sa ¥35). Ang malalim na paggamit sa isang oras ay maaaring mag消耗 ng ilang dolyar, habang ang mga mabigat na developer o negosyo ay maaaring mag消耗 ng higit sa $100 araw-araw. Ang gastos na ito ay mas mataas kaysa sa inaasahan ng marami, kahit na higit pa sa pagpapahinga ng isang junior programmer, kaya ang “paano gamitin ang pinakamataas na AI nang mura” ay naging pangangailangan.

Bagaman mabilis ang pag-unlad ng mga lokal na modelo sa nakaraang taon at kompetitibo ang kanilang presyo, mayroon pa rin ang mga pangunahing modelo mula sa ibang bansa sa malinaw na kahihintay sa mga sitwasyon tulad ng mga kumplikadong code task, pagkakasundo ng toolchain, mahabang pag-iisip, at pagkakatibay sa maraming modalidad.

Ito ang dahilan kung bakit maraming developer, researcher, at content team, kahit alam nilang mas mataas ang presyo, ay patuloy na pumipili na gamitin ang mga model ng OpenAI, Anthropic, at Google.

Sa madaling salita, hindi kailangan ng user ang «transit station»; ang hinahanap ng user ay:

· Mas malakas na modelo

· Mas mababang presyo

· Mas simpleng pagkonekta

Kapag hindi makakakuha ng tatlong bagay na ito nang sabay-sabay mula sa opisyal na channel, natural na lumalabas ang intermediate station.

Nagiging popular ang transit station dahil sa isang karagdagang madalas pag-uusapan: ang mga benepisyo ng subscription ay hindi laging linearily tumutugma sa pagkalkula ng API.

Laging may karaniwang praktika sa merkado: sa pamamagitan ng pagbili ng opisyal na subscription, team package, enterprise credits, o iba pang mga benepisyo, at pagpapakete ng ilang bahagi ng mga kakayahan para muling ibenta sa mga huling user.

Kung kukunin ang OpenAI bilang halimbawa, ang pagbili ng Plus subscription ay nagbibigay ng access sa serbisyo ng codex sa pamamagitan ng Oauth upang makapag-ugnay sa OpenClaw, na katumbas ng paggamit ng API. Ang monthly subscription fee na $20 ay maaaring magproduko ng halos 26 milyong token, at ang output ay nasa rate na $10-12/milyon, na katumbas ng $260-312. Ang pagbili ng subscription para sa pag-reverse proxy ng token ay napakabisa sa halaga.

Batay sa ilang karanasan ng ilang mga gumagamit, ang path na ito ay sa ilang mga yugto ay maaaring mas mura kaysa direktang gamitin ang opisyal na API. Ngunit mahalagang bigyang-diin:

Hindi ito opisyal na sistema ng presyo

· Hindi rin ito nangangahulugan na maaaring magamit nang patatag at pantay-pantay bilang pagtawag sa API

· Hindi ito nangangahulugan na ang paraang ito ay matatag at mapanatili sa matagal na panahon

Marami ang nakikita ang "mura" lamang, ngunit nag-iisip ng mga hindi nakikita na ang mga mura ay kadalasang batay sa hindi matatag na yaman, gray area, o mga pagkakamali sa istruktura.

Tatlo, maaari bang gamitin ang transit station?

Maaari ba gamitin? Ang sagot ay hindi absoluto.

Ang totoong tanong ay: Ano ang panganib na handa kang tanggihan.

Ang modelo ng kita ng intermediate station ay tila medyo direkta—bumili nang mura at magbenta nang mahal. Ngunit kapag pinag-aralan nang mas detalyado, karaniwang binubuo ito ng tatlong antas, at bawat antas ay may sariling uri ng panganib.

Ito ang simula ng buong ecosystem, at ang pinakamalabo na antas.

Ang ilang mga tagapagbigay ng yaman ay nakakakuha ng kakayahan sa pagtawag sa modelo na maraming beses mas mababa kaysa sa market price, tulad ng:

· Gamitin ang corporate support program at cloud credits

· Mga batch na pag-rehistro ng account para sa pagpapalit

· Ipaglaban gamit ang mga benepisyo ng subscription, team account, o mga promo resource

· Sa mas agresibong kaso, maaaring kasali ang paggamit ng credit card nang walang pahintulot, pagmamaliit sa pagbubukas ng account, at iba pang ilegal na paraan

Ang iba’t ibang pinagkukunan ng yaman ang tumutukoy sa pinakamataas na antas ng katatagan ng isang transit station. Kung ang mga mapagkukunan sa itaas ay itinatayo sa mga hindi tiyak o kahit na ilegal na paraan, ang mga terminal na gumagamit ay hindi nakakakuha ng mura, kundi isang pansamantalang interface na maaaring mawala kahit anong oras.

Madalas ito ang pinakamadaling nakakalimutan na problema.

Kapag ginagamit mo ang intermediate station upang tawagan ang model, ang user input na Prompt, konteksto, nilalaman ng file, at output ng model, karaniwang una ay dadaan sa sariling server ng intermediate station.

Ang mga data na ito ay may mataas na halaga, nagpapakita ng totoong intensyon ng mga user, eksklusibong Prompt ng industriya, at kalidad ng output ng model, at maaaring gamitin para sa pag-e-evaluate o fine-tuning ng sariling model. Maaaring i-anonymize at i-package ng transit station ang mga data na ito at ibenta sa mga lokal na kompanya ng malalaking model, mga broker ng data, o mga akademikong institusyon. Habang binabayaran ng mga user, sila ay nag-aambag nang libreng training data, naging isang klasikong halimbawa ng “customer ay product”.

Kasaligan nito ang pagkakalat ng tagapagtaguyod ng OpenClaw, @steipete:

Dagdag pa, maaaring mag-isip ang transshipment station ng script injection sa chain ng request (halimbawa, lihim na idagdag ang nakatagong System Prompt), na maaaring magbago sa pag-uugali ng model, dagdagan ang paggamit ng Token, o magdala ng karagdagang panganib sa seguridad. Kailangang maging alerto lalo na sa mga senaryo ng AI Agent.

Ito ay ikatlong uri ng karaniwang panganib: pagbaba ng modelo o pagpalit ng modelo.

Nakikita ng user ang pangalan ng isang mataas na antas na modelo nang magbayad, ngunit ang aktwal na hiling ay hindi kinakailangang tumutugon sa katumbas na bersyon. Simple ang dahilan—para sa ilang negosyo, ang pinakadirektang paraan upang bawasan ang gastos ay hindi ang pag-optimize, kundi ang pagpalit.

Halimbawa, ang binili ng user ay ang flagship na Opus 4.7, ngunit ang tinatawag ay ang second flagship na Sonnet 4.6 o ang lightweight na Haiku. Dahil ang API format ay nananatiling compatible, mahirap para sa karaniwang user na makita agad ang pagkakaiba. Tanging kapag ang task ay naging komplikado sa isang tiyak na antas na magkakaroon ng malinaw na pakiramdam na “hindi tama ang epekto,” “hindi sapat ang stability,” o “bumaba ang kalidad ng konteksto,” ngunit walang paraan na patunayan ito.

Ayon sa pagsubok ng team ng pag-aaral sa 17 na third-party API platform, may 45.83% na platform na may problema sa “mismatch ng identity”, kung saan ang mga user ay nagbabayad ng presyo ng GPT-4, ngunit ang tumatakbo ay ang murang open-source model, na may pagkakaiba sa performance na hanggang 40%.

Sa kabuuan, ang paggamit ng di-pormal na intermediate station ay nagdudulot ng mga panganib tulad ng pagkawala ng data, panganib sa privacy, paghinto sa serbisyo, pagkakaiba ng modelo, at pagkakawala ng pera. Kaya, sa sensitibong negosyo, komersyal na proyekto, o anumang gawain na may kinalaman sa personal na privacy, ay mabuting gamitin ang opisyal na API.

Ikaapat, maaari bang gawin ang negosyo ng transit station?

Kahit mataas ang panganib, ang negosyong ito ay hindi nawala. Sa halip, patuloy itong umuunlad.

Kung ang mga unang panahon ng “Token import” ay ang pagdala ng mga modelong dayuhan nang mura, ngayon ay mayroon nang ibang pagkakataon sa merkado: Token export.

Dahil sa totoong pangangailangan, mababang gastos sa pagpapalawak, at mabilis na cash flow sa pre-paid na modelo. Ngunit malaki ang presyur sa risk management, dinala ng Claude ang mas malakas na pagpapatupad ng KYC at pagpapabawas ng mga account, habang isinara rin ng OpenAI ang maraming "0 bayad" na butas. Sa kabilang dulo, dahil sa hindi tiyak na serbisyo, ang pagiging murang presyo ay sumasamantala sa mataas na gastos sa customer support, kasama ang kompetisyon mula sa mga kalaban. Sa kasalukuyan, maraming intermediate stations ang nasa sitwasyon ng pagbaba ng volume at presyo.

Kaya mas katulad ito ng isang maikling panahon na may mataas na turnover, mababang katatagan, at mataas na panganib, at mahirap i-package nang madali bilang isang matagalang, matatag, at mapagkukunan na negosyo.

Kung ang "Token Import" ay ang paggamit ng price discrepancy ng mga海外 model, ang "Token Export" ay ang paggamit ng value-for-money advantage ng mga lokal na model, ang pagpapakete at pagbebenta nito sa mga海外 user, upang bumuo ng isang "reverse export" path.

Ang mga lokal na modelo ay may malaking kahusayan sa presyo; batay sa datos ng unang bahagi ng 2026, ang presyo ng Qwen3.5 ay maaaring mababa hanggang 0.8 yuan (halos 0.11 dolyar) bawat milyong token, na lamang ang 1/18 ng presyo ng Gemini 3 Pro, at mas malaki ang pagkakaiba ng higit sa 27 beses kumpara sa 3 dolyar na presyo ng input ng Claude Sonnet 4.6. Ang GLM-5 ay lumampas sa Gemini 3 Pro sa mga benchmark sa pagprograma at malapit na sa Claude Opus 4.5, ngunit ang presyo ng API nito ay lamang isang maliit na bahagi ng huling isa.

Ang mga lokal na modelo ay may limitadong pagkakaroon sa abroad, na may mga hadlang sa pagpaparehistro, mga pagkakaroon sa pagbabayad, mga interface sa wika, at kakulangan ng impormasyon mula sa mga developer sa abroad tungkol sa kakayahan ng mga lokal na modelo, na bumubuo ng isang nakatagong hadlang sa pagpasok.

Kaya ilang intermediate stations ay pumipili na bumili nang malaki ng API credits ng model sa loob ng bansa gamit ang RMB, at ipapakita ang OpenAI-compatible interface sa pamamagitan ng protocol conversion layer, at ibebenta ito sa mga foreign developer at startup teams gamit ang USDT/USDC, na may malaking potensyal na kita.

Halimbawa, ang Alibaba Cloud Bailing Coding Plan ay nag-aalok ng bundle na may Qwen3.5, GLM-5, MiniMax M2.5, at Kimi K2.5; para sa mga bagong user, ang unang buwan ay nasa halagang 7.9 piso ng Tsina lamang para sa 18,000 na quota ng mga kahilingan, at kapag ipinapagbili sa international market sa halagang dolyar, ang margin ng kita ay maaaring higit sa 200%.

Mula sa pananaw ng simpleng negosyo, may espasyo para sa kita.

Ngunit sa paningin ng mahabang panahon, hindi ito nakakalikas sa isang tanong: ang katatagan at pagkakasundo.

Hindi stable. Bago lang, inihayag ng Minimax na gagawin nila ang pagpapatupad sa mga third-party relay stations dahil sa ilang relay stations na nagpapababa ng kalidad na nagdulot ng pagkasira ng reputasyon ng Minimax. Kahit hindi natin isasama na kung ang pinagmulan ng Token ay kasama ang fraud o unauthorized charges na maaaring magresulta sa krimen, ang paggamit ng relay token ng mga user na maaaring magdulot ng data breach o paggawa ng masama, maaari ring magdulot ng walang kinikilalang kahihinatnan sa iyo bilang nagbebenta ng token.

Kaya ang totoong tanong ay hindi “kaya bang kumita ng pera”, kundi: kaya bang takpan ng kita ang mga susunod na sistemikong panganib.

Limang, paano makikilala ng karaniwang gumagamit ang panganib ng mga intermediate station?

Sa ilalim ng konteksto ng mga marketplace sa API gateway na puno ng iba’t ibang uri ng serbisyo, mahalaga ang pagpili ng kapani-paniwala.

Dahil sa ilang intermediate stations na may pagkakataong magkaroon ng pagbabago o pagpapalit ng modelo, ang mga user ay maaaring magkaroon ng ilang paraan ng pagtuklas:

· Pagsubok sa pagsunod sa utos na «ping + self-report model»

pong 我是Qwen，由阿里云开发的超大规模语言模型，具体版本为Qwen3。
Ping

Mga katangian ng totoong modelo:

pong

Ang input_tokens ay karaniwang nasa paligid ng 60-80

· Simple style, no emojis, no flattery

Maling modelo / mga katangian ng pagpapalit:

· input_tokens ay sobrang mataas (karaniwang umabot sa 1500+, nagpapakita na may malaking halaga ng nakatagong system prompt)

· Sagutin ang «Pong! + pagsasalaysay + emoji»

· Hindi sumusunod nang walang kompromiso sa utos na „sabihin eksaktong ‚pong‘“

Gamitin ang paraan ng pagpapalawak ni @billtheinvestor:

1. 0.01 Pagsusuri sa pagkakasunod-sunod ng temperatura: I-input ang «5, 15, 77, 19, 53, 54» at hilingin sa AI na ayusin o piliin ang pinakamataas na halaga. Ang totoong Claude ay kadalasang naglalabas ng 77, habang ang totoong GPT-4o-latest ay madalas na naglalabas ng 162. Kung ang mga resulta ay magkakalayuan nang 10 beses nang tuloy-tuloy, malamang ito ay isang pekeng modelo.

2. Pag-alam sa mahabang teksto ng Input: Kung ang simpleng ping operation ay nagresulta sa pagpasok ng input_tokens na hihigit sa 200, maaaring ibig sabihin na ang intermediate ay nakatago ng malaking halaga ng Prompt, at ang posibilidad na ang modelo ay pinagkakaitan ay hihigit sa 90%

3. Pagkilala sa istilo ng pagtanggi sa paglabag: Tanungin nang may intensyon ang mga tanong na labag upang obserbahan ang istilo ng pagtanggi ng AI. Ang totoong Claude ay magiging maayos at matatag sa pagtugon na “sorry but I can’t assist…”, habang ang mga imitasyon ay madalas ay sobrang mahaba, may emoji, o gumagamit ng pananalitang palakasin tulad ng “sorry po, master~”

4. Pagkakakulang sa pagpapatakbo: Kung ang modelo ay kulang sa pagtawag ng mga punsiyon, pagkilala sa imahe, o katatagan sa mahabang konteksto, malaki ang posibilidad na ito ay isang mahinang modelo na nagpapakita.

Bukod dito, maaari ring pumili ng ilang website para sa pagsubok ng mid-point upang masukat ang “purity” ng iyong token, ngunit dapat maging babala na ito ay magdudulot ng pagkakalantad ng key sa plain text. Ang pinakamaligtas pa rin ay ang opisyal na channel.

Mahalagang bigyang-diin na:

Kahit na matutuhan mo ang mga teknik sa pagkilala, hindi ibig sabihin na makakaiwas ka nang tunay sa mga panganib. Dahil maraming panganib na hindi nakikita ng karaniwang gumagamit.

Ang transit station ay hindi ang huling sagot sa panahon ng AI, ito ay mas katulad ng pansamantalang arbitrage window sa ilalim ng pansamantalang pagkakaiba-iba ng kakayahan ng global model, mekanismo ng presyo, mga kondisyon sa pagbabayad, at mga karapatan sa pag-access.

Para sa karaniwang gumagamit, maaaring ito ay maging mura at daan upang makamit ang mga pinakamataas na modelo; ngunit para sa mga developer, team, at mga entrepreneur, ang totoong mahal ay hindi ang Token mismo, kundi ang katatagan, kaligtasan, pagkakasunod sa batas, at gastos sa tiwala na nasa likod nito.

Maaaring kopyahin ang pagiging murang presyo, maaaring kopyahin ang compatibility ng interface. Ang totoong mahirap kopyahin, palaging hindi ang presyo, kundi ang matatag na pagkakatotoo sa mahabang panahon.

Paalala: Kung gusto ng karaniwang gumagamit na subukan, payo na gamitin lamang sa mga hindi sensitibo o hindi mahalagang sitwasyon; huwag ilagay ang mga pangunahing data, mga lihim ng negosyo, o personal na privacy. Para sa mga developer, mangyaring piliin muna ang opisyal na API o opisyal na gawang proxy para siguraduhin ang katatagan at pagkakasunod sa batas, at makapagpapahinga nang mas maayos. Para sa mga negosyante na interesado na magsali, kailangan mong gumawa ng malinaw na mekanismo para lumabas nang maaga upang maiwasan ang pagkabihag sa mga gray area.

Original link

Klik upang malaman ang mga posisyon na hinahanap ng BlockBeats

Maligayang pagdating sa opisyal na komunidad ng律动 BlockBeats:

Telegram subscription group: https://t.me/theblockbeats

Telegram group: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter official account: https://twitter.com/BlockBeatsAsia