一句话结论：系统永远把订单路由到最便宜的供应商 durianrcs.com，
但它的接码率从 openai+US 的 56% 一路跌到 whatsapp+US / telegram+RU 的 0%——定价和路由完全看不见交付质量。
7 月初 durianrcs 的 US·telegram 成本跳水，成本加成定价（1.35×）把售价砍了 75%，
量翻 3.5 倍、利润却反跌 62%。GA4 显示流量根本没涨——这是纯粹的自伤毛利，不是增长。
整体成交率（completed / 全部订单）7 月确实从 6 月的 ~23% 掉到 ~17%。但按 service 拆分后，各服务自身的成交率基本没动—— 下滑几乎全部来自流量结构位移：高转化的 openai（46% 成交）单量缩水，低转化的 telegram / whatsapp（4–6% 成交）单量猛涨。
| Service | 6 月单量 | 6 月成交率 | 7 月单量 | 7 月成交率 | 结论 |
|---|---|---|---|---|---|
| openai 利润引擎 | 6,282 | 46.5% | 4,560 | 45.0% | 量 −27%，率持平 |
| telegram | 5,149 | 5.9% | 6,907 | 5.9% | 量 +34%，率持平 |
| 2,006 | 5.7% | 2,958 | 3.9% | 量 +47%，率略降 | |
| 1,281 | 12.0% | 1,232 | 15.5% | 持平 |
⇒ 「成交率下滑」是组合稀释假象。真正该盯的不是这个指标，而是下面的「每单毛利」。
过去 4 周，成交单量持平甚至上升，但每单毛利持续下滑——本周成交 1,194 单只赚 $179， 两周前 1,854 单赚 $386。每成交单毛利从 $0.208 → $0.150（−28%）。
拆开看，这次毛利压缩高度集中在 telegram：成交单从 302 涨到 407，利润却从 $196 腰斩到 $97。 再往下钻——罪魁是 telegram · US 一个组合。
| US·telegram | 6/17–7/2（旧） | 7/3–7/12（新） | 变化 |
|---|---|---|---|
| 单量 / 日 | 35 | 124 | +254% |
| 均价（成交） | $1.95 | $0.49 | −75% |
| 供应商成本 | $0.30 | $0.30 | 不变 |
| 毛利率 | ~69% | ~30% | −39pp |
| 成交率 | 13.2% | 12.2% | 持平 |
| 利润 / 日 | $7.70 | $2.86 | −62% |
价格弹性完全没救回来：量翻了 3.5 倍，接码率没变，但利润跌了 62%。 我们卖出了 3.5 倍多的号码、烧了 3.5 倍多的供应商调用，最后赚得反而更少——单这一组合每天流失约 $4.8（约 $34/周）。
定价公式是 售价 = 1.35 × 供应商成本 + $0.03（全局唯一规则，无 US·telegram 专属规则）。
7 月初 durianrcs 的 US·telegram 成本从 ~$1.93 一路跌到 ~$0.29（其报价本身走低），成本加成原样透传，售价随之跳水到 $0.43。
更关键的是路由逻辑——后端永远选售价最低的那一家：
backend/internal/repository/catalog/repository.go:1790
ORDER BY s.sell_price ASC, s.source_cost ASC,
s.source_available_count DESC, s.supplier_slug ASC
LIMIT 1
于是不管 durianrcs 在这个组合能不能真收到码，只要它最便宜就中标。而 durianrcs 的交付质量因组合天差地别：
| durianrcs 承接的组合（近 10 天） | 单量 | 成交 | 接码率 | 10 天利润 | |
|---|---|---|---|---|---|
| openai · US | 2,610 | 1,452 | 55.6% | $168 | ✅ 真香 |
| telegram · US | 1,235 | 154 | 12.5% | $31 | ⚠️ 掉价 |
| google · US | 365 | 48 | 13.2% | $6 | ⚠️ |
| whatsapp · US | 269 | 0 | 0.0% | $0 | ❌ 零交付 |
| telegram · RU | 267 | 0 | 0.0% | $0 | ❌ 零交付 |
| telegram · JP | 146 | 0 | 0.0% | $0 | ❌ 零交付 |
| telegram · HK | 149 | 1 | 0.7% | $0 | ❌ |
同一家供应商，56% 到 0% 的天壤之别，系统却一视同仁全给它。 whatsapp·US（269 单）、telegram·RU（267 单）、telegram·JP（146 单）近 10 天零成交—— 数百笔订单被路由到一个在这些组合上从来收不到码的供应商，只因为它最便宜。用户下单→过期→退款，供应商被反复空调，我们的名义供货看起来有、实则交付为零。
ORDER BY sell_price ASC LIMIT 1；仅有粗粒度 combo_health 隐藏门，选品不看接码率。单个用户 cascade25a@yogirt.com 一周内刷了 1,164 笔 flipkart·IN（92% 失败），只贡献 $6.72 利润，却把 sms-bus.com 空调了 986/986 次 NO_NUMBERS。
它污染了失败率指标（放大峰值日 ~4pp），但不是本次利润下滑的主因——利润压缩早在该用户 7/5 出现之前就开始了。可作为「零库存供应商组合应熔断」的又一佐证。
在 pricing_rules 加一条 service+country 规则，把 US·telegram 售价底拉回合理区间（如 $0.98），立即止血 ~$34/周。纯配置、可秒回滚，但属定价策略，需 Tony 拍板具体价位。
对近 N 天接码率 = 0% 且样本足够（如 ≥100 单）的 supplier×combo（whatsapp·US、telegram·RU/JP…），走现有 combo_health_decisions 隐藏 / 换供应商。避免把订单继续喂给「永远收不到码」的最便宜家。
把 30 天 sms_per_alloc 作为选品排序 / 过滤因子（即已建好但生产关闭的质量路由 scorer）。这能从根上解决「56% vs 0% 一视同仁」。属路由权重变更，历史结论是必须 A/B、不 autonomous 上线，故此处仅出情报与建议，等你们决定后我再落地。
为什么这次没有直接提 PR：本次唯一的 actionable 都落在定价与路由权重——按团队既定红线（此类改动须人工 + A/B，禁止自主上线），我把证据链和方案备齐，交由你们决策；一旦拍板，我可当天落地任一条并走完整 AFK 流程。