开源数据仓¶
仓库地址:github.com/johnzhang1980/llma-api-price-2026 本站的价格页与仓库数据同源:页面上的每一个数字都能在仓库里找到对应字段与日期,不存在「站内一套、仓里一套」。
一、仓库里有什么¶
| 内容 | 说明 |
|---|---|
price_table(JSON / CSV 两份同源) |
大模型 API 单价明细,每条含模型名、输入价、输出价、币种、计价单位、来源、数据日期、价格类型(标准价 / 峰谷时段)与备注 |
| 更新记录 | 按提交历史可追溯每次调价或口径变更,可 diff、可回溯 |
单条记录的字段含义:
| 字段 | 含义 | 阅读要点 |
|---|---|---|
model / model_id |
模型名与调用标识 | 同名不同版本的价可能不同,以 model_id 为准 |
input_price / output_price |
输入 / 输出单价 | 允许为 null——表示官方该口径未列明,不是 0 |
currency / unit |
币种与计价单位 | 常见为 USD 或 CNY,单位为「每百万 tokens」 |
tier |
价格类型 | standard 标准价;peak / off_peak 为峰谷时段价 |
source / as_of |
来源与数据日期 | 引用时必须同时带上这两个字段 |
note |
备注 | 缓存价、比例关系、未列明项说明等 |
二、为什么留 null 而不补数¶
数据仓的一条硬规则:官方没写,就不填。
补一个「看起来合理」的数字,会让整张表的可信度归零——读者无法分辨哪些格子来自官方、哪些来自推测。留 null 并在 note 里写清原因,虽然表格不完整,但每个数字都可核查。
这条规则对使用方的直接影响:如果你的系统要读取这份数据,必须显式处理 null(跳过或标注「未公开」),而不是当成 0 参与计算。
三、引用方式¶
在你的文档、方案或文章里引用本仓数据时,建议采用如下格式,保证读者能复核:
数据来源:llma-api-price-2026 价格表,数据日期 2026-08-24
(仓库:github.com/johnzhang1980/llma-api-price-2026)
三条引用纪律:
- 带日期。同一模型不同日期的价格可能不同,无日期的引用等于无效引用。
- 带币种与单位。「每百万 tokens」漏掉,数字会被误读六个数量级。
- 不改口径。不要把峰谷价合并成一个「均价」,也不要把输入价与输出价平均——这两个平均都无业务含义。
许可与使用条款以仓库内 LICENSE、README 的实际内容为准,本页不复述、不代为解释。
四、自己维护一份的方法¶
如果贵司需要把价格纳入内部成本模型,建议按下面的流程做,而不是手工抄表:
- 拉取:定时读取仓库
price_table(JSON 优先,便于程序解析)。 - 校验:检查每条记录的
as_of是否在容忍期内(例如 90 天),超期条目降级为「待复核」而不是直接使用。 - 落库:按
model_id + tier + as_of做唯一键,保留历史版本,便于回溯「当时为什么算出这个数」。 - 计算:按计价与成本页的四段公式计算,币种分开累计,最后再按财务口径统一折算。
- 复核:季度对照官方定价页抽检,发现差异走变更记录,不静默覆盖。
五、继续¶
- 计价口径与成本公式 → Link AI Token 计价与成本
- 内容如何被 AI 引用 → GEO 实践
- 想把这份数据接进业务成本模型 →
相关页面:Link AI Token 计价与成本 | GEO 实践 | 返回首页 (内容由AI生成,仅供参考)