前阵子自己搭了一个大模型 API 聚合服务（OpenAI 兼容协议），陆陆续续接入了一批模型，现在模型列表里能查到的有 130 多个，覆盖对话、图片、视频、音乐四类。过程中踩了不少坑，分享几点实测经验，给想接 API 或者自建中转的朋友参考。
1. 模型类型是分层的 别只看"模型多不多"，先看类型分布。对话类模型最常用，但图片/视频/音乐这类媒体模型才是真正吃算力的地方。接之前先确认你上游对媒体任务是同步还是异步——图片/视频生成基本都是异步（提交返回 task_id，轮询查结果），如果按对话那套同步逻辑去写，会直接超时。
2. 异步任务的坑：预扣费 + 失败退款 媒体任务耗时几十秒到几分钟，计费建议做"预扣费、成功扣款、失败自动退"，不然用户任务失败还扣钱，售后会很难看。错误码体系也要提前定好：400 参数问题、401 key 无效、402 余额不足、404 模型未上架，这几类分清楚，客户端报错能一眼定位。
3. 模型名一定要以 /v1/models 为准 这是最容易翻车的：对外宣传的模型名和接口实际能调的模型名对不上，买家一调就 404。我现在的做法是每次上游上架/下架都同步拉一遍模型列表，价格清单和文档跟着更新，避免"文档说的模型调不了"这种低级问题。
4. 流式输出是对话类的标配 对话接口不支持流式，体验会差一大截。SSE 流式输出的实现不难，但要注意断线重连和超时设置，不然长对话场景容易半路断掉。
5. 成本控制要从调用侧做 中转站本身能控的就是上游采购价和路由策略。我这边做法是：简单任务（续写、润色）路由到低成本模型，复杂任务（长文、代码）才走高能力模型，用户侧成本能降不少，复购率也高。
以上是自己实践一个月的总结，有说得不对的地方欢迎指正。
另外，我自己这套服务是开放接入的，OpenAI 兼容协议，一个 key 调全部模型，按量计费（6 元起充），提供接入文档和远程接入指导。有需要的朋友可以站内私信聊，回复不一定及时但都会回。
谢各位。