该文章揭示了令牌中继市场的运作内幕，指出这一灰色产业链为代币转售和欺诈活动提供支撑，导致AI网关等平台遭受巨额损失。作者通过研究中文论坛，记录了相关操作手法和参与者信息。

中继市场：支撑代币转售与欺诈的地下产业链

本文深入剖析了一个专门转售AI模型API访问权限的地下市场——中继（Relay）市场。作者在担任AI网关软件工程师时首次接触到代币欺诈问题，发现用户通过批量创建账户、滥用免费额度等方式造成企业每天损失数百万美元。经过调查，作者发现了一个中文论坛，其中运营商公开讨论中继及其运作方式。

什么是中继？

中继（或称“中转站”）是一种代理服务，将流量转发至美国AI模型，通常提供深度折扣。例如，某运营商的价格对比网站显示，价值3333美元的官方Anthropic信用额度仅售425元人民币——相当于每花费1美元仅获得0.13美元的实际使用价值，折扣率高达97.8%。

市场运作机制

该生态系统分为四个层级：

1. 上游（卡商/号商）：销售能通过欧美账单验证的虚拟信用卡以及批量注册的账户。
2. 中游（账号池）：聚合数百个上游账户，管理认证令牌和速率限制，处理账户被标记时的故障转移，对外暴露统一API接口。
3. 下游（中转站）：将账号池的API包装成简洁的中文产品，处理计费和发票，运营客户支持微信群，在价格上竞争。
4. 终端用户：包括寻求廉价推理服务的中国开发者、初创公司和SaaS企业，以及进行模型蒸馏的商业买家。

中继背后的软件

几乎所有中继都运行在one-api或new-api这两个开源项目上。两者都是兼容OpenAI的网关。运营商部署面板后添加“渠道”，每个渠道代表一个提供商加一组API密钥。面板暴露单一端点，买家只需将现有SDK指向中继的URL即可使用。每次请求时，系统从池中提取密钥，转发至上游，返回响应，并根据使用量乘以“倍率”扣除配额。

这些软件本身是中立合法的工具，但当渠道中填充的是被盗、泄露或聚合的密钥，而非运营商自己的密钥时，中继就跨越了合法边界。

欺诈手段

• 免费试用滥用：自动化批量创建账户以获取免费额度
• 拒付攻击：使用后申请退款，或直接使用被盗信用卡
• 预付卡：使用设有固定限额的预付卡充值账户
• 开放推理：利用缺乏严格防护的支持聊天机器人代理流量
• 钱包耗尽攻击：发送大量并发请求以消耗提供商的支出

买家群体

主要用途包括：获取廉价令牌、绕过地理限制以及模型蒸馏。论坛上有用户声称“做蒸馏的同行已经赚了几百万”。

市场现状

该市场已相当成熟，拥有价格对比网站、联盟计划甚至网关产品。追踪的十个最高流量中继每月合计吸引360万次访问。随着Anthropic等公司推出KYC控制和身份验证，滥用行为不会消失，只会转移到其他地方。

密钥抽奖活动

市场正常化的一个明显标志是，中继目录网站hvoy.ai每天举办API密钥抽奖活动——每天送出50个价值100美元的API密钥。用户通过每日签到获得积分，每张彩票20积分，每轮最多购买三张。作者查看当天，258人参与了401张彩票的抽奖。抽奖采用“可证明公平”的加密方案，使用最新比特币区块哈希作为随机种子，通过Partial Fisher-Yates洗牌算法选出获胜者。

防御建议

没有完美的解决方案，欺诈是一场持续的猫鼠游戏。防御措施按攻击路径排序：

• 提高准入门槛：使账户难以批量创建，限制新账户支出
• 监控资金：标记预付卡、虚拟卡、不匹配的账单信息
• 监控行为：识别非正常用户模式，如注册到首次使用令牌的时间、选择的模型、账户年龄、IP信号等
• 账户聚类：识别IP同源和共享设备指纹
• 监控成本异常：设置AI支出监控和警报

同时，假设部分滥用无法避免，应限制损失：实施支出上限、并发限制、为每个进行中的请求预留预算、新账户从低限额开始、对高风险账户增加验证步骤。发现滥用时，应静默限制而非直接报错，以免暴露检测信号。

根据评论内容，总结如下：

主要观点与论据：

1. Token转售市场存在欺诈与套利问题

   • 评论6（altmanaltman）指出，转售市场本质是信用卡欺诈，类似用盗刷信用卡购买商品后低价转售。
   • 评论18（ifwinterco）类比为“票务黄牛”，认为低价销售高需求产品必然催生套利机会。
   • 评论11（wtobey1）强调，类似问题在互联网广告领域早已存在，攻击者利用账单漏洞、盗用账户等手段形成灰色市场。

2. 订阅模式与Token定价的矛盾

   • 评论7（benlivengood）认为，订阅模式导致企业试图通过固定价格与成本博弈，但难以防止自动化或家庭共享等“合理使用”边界问题，主张按Token固定计费更合理。
   • 评论8（bg24）质疑，订阅是否为AI提供商的入口，并建议通过Token使用率识别异常账户。

3. 免费额度滥用与竞争不公平

   • 评论9（namanyayg）举例，印度公司通过注册新公司获取AWS免费额度，以4%实际价格购买推理服务，形成不公平竞争优势。
   • 评论12（grinich）提到，其公司WorkOS Radar正解决AI公司免费试用中的Token欺诈问题，认为这是复杂的猫鼠游戏。

4. 技术细节与用户困惑

   • 评论1（robluxus）质疑价格对比数据（$0.13/$1）的合理性。
   • 评论2（markus_zhang）询问Token是否模型专用、与GPU绑定。
   • 评论13（blfr）担忧用户无法验证购买的Token是否来自指定模型。

5. 伦理争议

   • 评论14（cobzilla）质疑文章标题暗示转售不道德，但未明确解释原因。
   • 评论20（tancop）区分三类转售：欺诈（假信用卡）、灰色地带（滥用免费试用）、合法但违反条款（订阅后转售），认为后者不构成欺诈。

平衡性总结：
评论普遍认为Token转售市场存在欺诈与套利问题，但对其伦理性质存在分歧。部分观点强调订阅模式与定价机制是根本矛盾，另一些则关注技术漏洞（如免费额度滥用）和用户权益（如模型真实性）。少数评论质疑数据合理性或呼吁更透明的计费方式。