AI API 中转站推荐榜单：价格、可用率与延迟实测对比
本页列出代码狗中转站当前已接入的 11 个大模型 API（覆盖 3 家供应商），逐个给出每百万 Token 的输入与输出单价、可用分组、接口类型，以及最近 7 天真实转发请求统计出的可用率和平均延迟，用于对比中转站与模型的实际性价比。
如何看这份中转站推荐榜单
榜单不做主观排名，只把可核对的数据摊开：价格来自本站当前的模型倍率与分组倍率换算，可用率和延迟来自真实中转请求的聚合，不是宣传口径。默认按最近 7 天真实请求量排序，请求量越高说明该模型在本站被实际用得越多。
挑选中转站和模型时，建议按三步走：先用价格列筛掉超出预算的模型，再用可用率列排除达不到容错要求的模型，最后用平均延迟判断能否支撑交互式场景。三项都合格后，再用与业务一致的请求做并发、长文本和流式实测。
- 价格列为可用分组中的最低单价，单位是每百万 Token 美元
- 可用率 = 成功请求数 / 总请求数，统计窗口为最近 7 天
- 平均延迟为整次请求的端到端耗时均值，含上游生成时间
- 暂无数据表示该模型在窗口内没有足够的真实调用样本
模型价格、可用率与延迟对比表
下表按最近 7 天真实请求量排序，展示本站当前可用模型的价格与实测表现。
| 模型 | 供应商 | 输入价格 / 1M Token | 输出价格 / 1M Token | 可用率（7 天） | 平均延迟 | 可用分组 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| gpt-5.6-sol | OpenAI | $1.0000 | $6.0000 | 94.85% | 16.73 s | svip / vip |
| claude-opus-5 | Anthropic | $1.0000 | $5.0000 | 92.15% | 18.25 s | claude max / kiro |
| gpt-5.6-terra | OpenAI | $0.400000 | $2.4000 | 73.38% | 12.51 s | svip / vip |
| gpt-5.6-luna | OpenAI | $0.080000 | $0.480000 | 64.30% | 12.35 s | svip |
| claude-opus-4-8 | Anthropic | $1.0000 | $5.0000 | 81.85% | 11.84 s | claude max / kiro |
| claude-fable-5 | Anthropic | $10.0000 | $50.0000 | 94.19% | 16.31 s | claude max |
| claude-opus-4-6 | Anthropic | $1.0000 | $5.0000 | 96.40% | 8.85 s | claude max / kiro |
| claude-sonnet-5 | Anthropic | $0.400000 | $2.0000 | 96.40% | 19.19 s | claude max / kiro |
| grok-4.5 | xAI | $0.400000 | $1.2000 | 96.00% | 58.85 s | vip |
| claude-sonnet-4-6 | Anthropic | $0.600000 | $3.0000 | 30.43% | 4.90 s | claude max / kiro |
| claude-opus-4-7 | Anthropic | $1.0000 | $5.0000 | 78.95% | 58.24 s | claude max / kiro |
价格、可用率与延迟随上游和平台配置变化，本表由服务端按当前配置生成，接入前请在模型广场核对实时数据。
对比中转站时值得核对的几项
不同中转站的宣传价格口径差别很大，有的按每千 Token 报价、有的只标输入价、有的把缓存命中价当作主价格。比较时应统一到同一单位和同一分组，再看输出价格和缓存价格，否则容易被单一低价误导。
除价格之外，接口兼容度、日志可追溯性、错误码是否透传、上游故障时能否自动切换渠道，都会直接影响生产可用性。这些能力比单价更难替换，值得在接入前逐项验证。
- 统一计费单位后再比价，区分输入、输出与缓存价格
- 确认是否兼容 OpenAI、Anthropic、Gemini 原生接口格式
- 确认调用日志能否按模型、令牌、时间和错误码检索
- 确认上游异常时是否有多渠道路由与重试策略
- 确认额度与账单能否自行核对，避免只看聚合数字
常见问题
- 这个中转站推荐榜单的数据是怎么来的？
- 榜单直接读取本站的模型定价配置与最近 7 天的中转调用指标：价格由模型倍率与分组倍率换算成每百万 Token 的美元单价，可用率与平均延迟来自真实转发请求的聚合统计，没有人工填写的宣传数字。
- 榜单排序依据是什么？
- 默认按最近 7 天的真实请求量从高到低排列，请求量相同时按模型名排序。请求量高说明该模型在本站被实际调用得多，可作为稳定性和性价比的侧面参考，但不代表它适合你的具体业务。
- 为什么有些模型没有可用率和延迟数据？
- 只有在统计窗口内产生过真实转发请求的模型才会有性能数据。新接入或调用量极低的模型会显示为暂无数据，这类模型建议自己先用小流量实测再上生产。
- 价格会和实际扣费完全一致吗？
- 榜单展示的是当前配置下可用分组中的最低单价，实际扣费还取决于你所在分组、充值汇率、缓存命中和是否按次计费。以模型广场和账单页的实时数据为准。
- 怎么用这个榜单挑中转站和模型？
- 先按预算筛出候选模型，再看可用率是否达到你的容错要求、平均延迟是否满足交互场景，最后用与业务一致的请求做并发和流式实测。价格最低但可用率不稳的模型不适合生产主链路。