数据采集方法

这一页解释本站每个数字是怎么来的。如果某个数字你无法用这里说的方法复现，那是我们的错。

一 · 模型价格

来源

• models.dev —— https://models.dev/api.json， 收录 235 个 provider。
• BerriAI/litellm 价格表 ——model_prices_and_context_window.json，MIT 许可，用作交叉校验。

处理规则（写死，不改）

1. 单位统一为 USD / 百万 token，不做二次换算。
2. 不合并不同 provider 的同一模型 —— 拆成 provider × model 矩阵。
3. 缺失写 null，不填 0。0 会被误读成「免费」。
4. 两源不一致时不取平均、不猜：标记「双源差异」，两个值都保留在原始数据里。 当前有 1604 个模型存在差异。
5. 原始数据只追加，永不覆盖，按日期存档。

已知局限

• 这两个源本身是社区维护的，可能滞后于厂商调价。我们只保证「如实转述数据源」，不保证数据源本身最新。
• 部分模型没有公开价格（当前 140 个），我们标 null 而不是估值。
• 这里的价格是官方或数据源报价，不是中转站实际售价。中转站价格受折扣、分组倍率影响，会单独标注。

二 · 中转站在线率与延迟（自有探测）

这部分是我们自己的数据，也是本站唯一别人抄不走的东西。

方法

• 对每家中转站的每条渠道发最小真实请求（文本探针，max_tokens=1），每 15 分钟一轮。
• 记录：首字延迟（TTFT）、总耗时、HTTP 状态、错误码。
• 当前快照：106 站 · 846 条渠道 · 累计 34,784 次探测。

展示

• 站点级「加权在线率」= Σ(渠道在线率 × 渠道样本数) / Σ样本数，不做算术平均（避免小样本渠道被同等看待）。
• 「近 7 天成功率」= 最近探测序列里成功占比，逐渠道可查。
• 风险信号（高波动 / 样本不足 / 延迟偏高 / 疑似降速…）由规则自动判定，规则公开，不靠主观评分。

已知局限（必须说）

• 探针从我们的服务器发出，测的是「探针位置到上游」的延迟，不完全等于「你所在地到上游」。
• 所以这类数据只适合横向比较站点之间谁更稳，不适合当成你本地的绝对延迟。
• 价格字段来自站点公开页，可能含折扣期价格，以站点实时页为准。

三 · 报错与配置内容

报错百科与教程的每一篇配置都是真机跑通一次才发的。页面标注验证日期与验证人。 跑不通的配置不会写成「即可使用」，而是标「未验证」并说明卡在哪。这是本站最重要的承诺。

四 · 为什么公开这些

因为我们的数据里有自家产品。如果不公开方法，读者无法判断我们有没有挑对自己有利的数字。 公开方法 + 可下载原始数据，是我们唯一能证明自己没有作弊的方式。

五 · 原始数据下载

• models.json —— 完整模型目录与价格（含双源差异的原始值）

数据日期：2026-11-05 ｜ 生成时间：2026-11-04T17:25:24.216Z