「我每天用 GPT-5.4 和 Opus 4.6 寫程式，一天燒掉超過一億個 Token，花費大約只要 1 美元。」這不是誇大其詞，而是一位中國資工系學生在 Reddit 上分享的真實日常。這篇貼文在 r/vibecoding 社群引發熱烈討論，當歐美開發者還在抱怨 Claude Code 五小時的 Pro 方案限額二十分鐘就用完、GPT API 費用居高不下時，中國的程式設計師和資工系學生早已用低於官方定價 96% 到 97% 的價格，大量使用最先進的 AI 模型寫程式。
灰色市場的運作機制
根據發文者 u/No-Chance-6828（自稱中國資工系學生）的描述，在閒魚（Xianyu，中國版 eBay）和淘寶（Taobao）上，賣家公開販售 GPT API 代理服務，價格僅為官方定價的 0.2 到 0.3 人民幣兌 1 美元：相當於官方價格的 3% 到 4%。Claude 由於 Anthropic 安全機制較嚴，灰色價格落在官方定價的 10% 到 20%。
如此低廉的價格來自一套成熟的套利供應鏈。關鍵工具是 GitHub 上的開源專案 CLIProxyAPI（router-for-me/CLIProxyAPI），它能將 OpenAI Codex、Claude Code、Gemini CLI 等訂閱服務轉換為標準 OpenAI API 格式的代理端點。 營運者大量購買來自菲律賓等低定價地區的訂閱帳號，甚至利用 ChatGPT Plus 免費試用方案，將這些配額集中起來重新分配，形成大規模的帳號池。
「在中國的程式設計師和資工系學生之間，幾乎百分之百都在用這個，就跟用 GitHub 一樣正常，」發文者寫道，「連中國大型科技公司的工程師也會在非敏感工作上使用代理路由的 Codex 或 Claude Code。」
「轉運站經濟」：牛津研究員的深度調查
這並非單一事件。牛津大學中國政策實驗室（Oxford China Policy Lab）研究員 Zilan Qian 在五月五日發表了一篇長文，深入剖析這個被稱為「中轉站」（Transfer Station）的灰色 API 代理經濟。
Qian 指出，白宮在 2026 年 4 月 23 日發布備忘錄，警告中國實體正在對美國前沿 AI 模型發動「工業規模」的蒸餾（Distillation）攻擊，利用「數萬個代理帳號」繞過偵測。Anthropic 也在 2026 年 2 月報告，一個單一代理網路管理了超過兩萬個詐騙帳號。
然而 Qian 認為，這兩份官方文件都誤讀了他們所描述的代理經濟。在這背後是一個規模更大的市場，在 GitHub、淘寶、Twitter 和 Telegram 上公開運作的 API 代理生態系。參與者遠遠超越了實驗室研究人員：大學教授、學生、科技從業者、獨立開發者、業餘愛好者，所有人都用 API 代理來獲取更先進的模型。這些中轉站已發展出價格比價網站和品質測試平台，即時追蹤每家代理的運作時間、延遲和價格。
為什麼不用中國國產模型？
一個值得玩味的現象是：在灰色市場上，GPT 的價格幾乎和 DeepSeek 一樣便宜。發文者直言：「當最好的模型價格跟預算選項差不多時，我認識的大部分開發者都會選最好的。」
這徹底改變了競爭格局，中國國產模型原本最大的賣點是價格優勢，但在代理站經濟下這項優勢蕩然無存。當 Opus 和 GPT-5.4 透過代理取得的成本與 DeepSeek 相差無幾時，開發者自然選擇更強的模型。發文者也提到，部分開發者仍使用國產模型，但灰色市場已經轉移了預設選擇。
代價與風險
如此低廉的價格自然有其代價，最大的爭議在於資料隱私，用戶的程式碼完整通過代理站的伺服器，傳聞部分營運者會將互動數據轉賣給中國 AI 實驗室，用於模型蒸餾和後續訓練。這正好呼應了之前白宮警告中所描述的「工業規模蒸餾」。
此外，可靠度也是一大問題。帳號不斷被 OpenAI 或 Anthropic 封鎖，營運者必須持續補充帳號池。也有評論者指出，用戶可能花了 GPT-5.4 的錢，實際上拿到的是廉價模型的回應，代理站可以在後端任意切換模型，用戶永遠無法發現。（編按：我個人比較傾向是用這個伎倆）
不過中國開發者的普遍態度是：「我早就把資料交給 OpenAI 和 Anthropic 了，多一個中間人又有什麼差別？」
AI 定價結構的巨大套利缺口
這整件事對 OpenAI 和 Anthropic 來說，顯示了其定價結構中存在巨大的套利空間。OpenAI 為付費用戶提供的 Codex 配額，以 API 費率計算超過訂閱成本的十倍以上。當灰色市場價格跌到官方定價的 3% 時，代表某個環節出了嚴重的結構性問題。
Prof G Media 的分析指出，矽谷其實也高度依賴中國的廉價 Token 供應。隨著 AI Agent 走向主流，廉價 Token 的價值日益凸顯，而中國在電力成本（比美國低 40%）和部分演算法優勢上，擁有結構性的成本優勢。
不過廠商也不是坐以待斃的，Anthropic 的最新安全層層級包括了：地理封鎖、電話驗證、信用卡要求、乃至即時生物特徵 KYC 驗證。但每一層檢驗也都催生了對應的繞過工具：從 SMS 農場到生物特徵資料收集，形成了一個不斷升級的貓抓老鼠遊戲。Qian 在文章中警告，這些繞過基礎設施的影響遠遠超越了美中科技競爭，正在侵蝕 AI 供應商的用戶追溯能力，並可能被惡意行為者利用。
小結
當一位中國資工系學生每天花不到新台幣 35 元（1 美元）就能燃燒超過一億個 GPT-5.4 Token 寫程式，而歐美開發者還在為 API 費用斟酌每一行提示詞時，AI 開發工具的取得成本已經出現了巨大的不對稱。這個在閒魚和淘寶上公開運作的灰色市場，不僅揭示了 OpenAI 和 Anthropic 定價結構的套利漏洞，更暴露了當前 AI 安全框架的深層盲點。
對中國的年輕開發者而言，他們獲得了「成本自由」，不必再算計每個提示詞，可以讓 AI Agent 無限制地執行。但這種自由建立在資料隱私和模型溯源能力的犧牲之上。隨著白宮和 AI 公司加強打擊，這場貓抓老鼠遊戲還將持續升級。