月花 $200 调 Claude 的我，改了一个参数后现在只花 $60
月花 $200 调 Claude 的我，改了一个参数后现在只花 $60
结论先说：把 base_url 指向中转服务，账单直接降到原来的三分之一。
背景
最近在做一个代码 review 的小工具，主力模型是 Claude Sonnet，跑下来每个月账单稳定在 $180-220。不是量特别大，就是 context window 开得比较足，加上调试期间反复跑，token 消耗很快。
OpenAI 官方账单倒还好，Claude 是真的贵——Sonnet 输入 $3/M token，输出 $15/M，context 一长直接起飞。
直到有人在群里提了一嘴：「你为什么不走中转？」
操作很简单，就改一行
中转服务基本都兼容 OpenAI 格式，只需要换 base_url 和 api_key，代码逻辑完全不动。
Python 示例：
from anthropic import Anthropic
# 原来
# client = Anthropic(api_key="sk-ant-xxx")
# 改成这样
client = Anthropic(
api_key="你的中转 key",
base_url="https://api.api2everything.xyz",
)
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=1024,
messages=[{"role": "user", "content": "review this code: ..."}]
)
print(response.content[0].text)
或者用 curl 测一下通不通：
curl https://api.api2everything.xyz/v1/messages \
-H "x-api-key: 你的中转key" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-5",
"max_tokens": 256,
"messages": [{"role": "user", "content": "hello"}]
}'
进一步压成本：分场景选模型
改完 base_url 只是第一步，真正省钱是靠模型分级。
我现在的策略：
- Haiku：做意图分类、简单抽取、格式转换这类任务，价格是 Sonnet 的 1/10 不到
- Sonnet：主力 review、生成、解释逻辑
- Opus/最新旗舰：只在真正复杂的推理任务上用，比例控制在 5% 以内
一个简单的路由逻辑：
def pick_model(task_type: str) -> str:
routing = {
"classify": "claude-haiku-4-5",
"extract": "claude-haiku-4-5",
"review": "claude-sonnet-4-5",
"reason": "claude-opus-4-5",
}
return routing.get(task_type, "claude-sonnet-4-5")
这个改动上线之后，Haiku 承接了大概 55% 的请求量，账单直接腰斩。
实际效果
| 阶段 | 月均花费 |
|------|---------|
| 官方直连，全 Sonnet | ~$200 |
| 中转服务，全 Sonnet | ~$70 |
| 中转服务 + 模型分级 | ~$55 |
国内直连也解决了另一个烦点——之前公司网络访问官方 API 偶尔抖，现在稳多了。
我用的中转是 api2everything.xyz，支持 Claude / GPT / Gemini / DeepSeek 等 300+ 模型，OpenAI 格式兼容，注册送 ¥1，够跑不少测试请求了。有兴趣的可以先拿 ¥1 试试，折腾一下成本值不值得迁移。