定价说明
什么是模型
AI 大模型，就是经过海量数据训练后固化下来的「神经网络结构+权重参数+推理逻辑」的整体，可以理解成 AI 的大脑本体。不同模型，能力、精度、成本、擅长任务完全不同。
为什么接口调用总以 model 参数为基准
- 定位唯一算力实例：服务商后台跑着很多不同模型/版本，
model是告诉服务器「用哪个大脑处理请求」。 - 统一路由与计费：模型直接绑定算力、计费标准、功能权限，接口靠它做调度、计价、限流。
- 行业通用规范：不管是 OpenAI、阿里、字节还是开源中转，都用
model做最核心的标识，保证调用格式统一、可兼容。
一句话：model 是接口找到对应 AI 大脑的唯一钥匙。
关于模型的定价
模型的官网定价规则是极为复杂的，但本中转平台屏蔽复杂细节，设计出标准定价模式
模型定价与官网正价对齐，不同模型的定价不同
三种定价方式
| 定价方式 | 适用场景 | 计费基础 |
|---|---|---|
| 按tokens计费 | 聊天、文本补全等大多数模型 | Token 数量 |
| 按次计费 | Midjourney、Suno、Sora 等任务型模型 | 每次请求固定价格 |
| 按秒计费 | 视频生成任务（如 Remix） | 秒数 × 模型价格 |
1. 按tokens计费
计费公式：
最终额度 = (输入 tokens × 模型倍率 + 输出 tokens × 模型倍率 × 补全倍率) × 分组倍率 × 单位额度涉及的倍率：
| 倍率类型 | 配置键 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 模型倍率 | ModelRatio | 模型特定 | 基础计费倍率，每个模型不同 |
| 补全倍率 | CompletionRatio | 模型特定 | 输出 tokens 的额外倍率 |
| 缓存倍率 | CacheRatio | 模型特定 | 缓存读取的折扣倍率 |
| 缓存创建倍率 | CacheCreationRatio | 1.25 | 缓存创建的额外倍率 |
| 分组倍率 | GroupRatio | 1.0 | 用户分组的倍率 |
| 图片倍率 | ImageRatio | 1.0 | 图片生成的倍率 |
| 音频倍率 | AudioRatio | 1.0 | 音频输入的倍率 |
| 音频补全倍率 | AudioCompletionRatio | 1.0 | 音频输出的倍率 |
2. 按次计费
计费公式：
最终额度 = 模型价格 × 分组倍率 × 单位额度3. 按秒计费
计费公式：
最终额度 = 模型价格 × 秒数 × 分组倍率 × 单位额度