配额限制
大模型开放平台的 API 请求会按 credits 统一计量和限制。不同能力的 credits 扣减规则不同，对话模型按 token 计费，向量、重排、图像生成和语音能力按调用次数计费。
默认配额
当前用户的个人令牌默认配额如下所示。多个模型和能力共享同一 credits 配额。
| 配额 | 说明 |
|---|---|
| 每 7 天 | 20000 credits |
- 配额按 7 天滚动窗口统计，仅统计最近 7 天内的 credits 消耗。
分钟级限流已取消，当前按 7 天滚动窗口配额统一限制，并对并发请求数设置了上限，详见下方 并发限制。
并发限制
并发数按用户（令牌）与模型分别统计，ecnu-max 与 ecnu-plus 互不占用：
| 模型 | 并发请求上限 | 说明 |
|---|---|---|
ecnu-max | 3 | 单个用户同一时间最多 3 个 ecnu-max 请求在处理中 |
ecnu-plus | 5 | 单个用户同一时间最多 5 个 ecnu-plus 请求在处理中 |
- 两个模型各自独立计数，同时使用两个模型时互不影响；
- 超出某个模型的并发上限时，该模型的请求会直接返回错误（HTTP 429），请等待已有请求结束后再重试；
- 建议在客户端做好请求排队与失败重试，避免瞬时并发导致请求被拒绝。
峰谷计费
ecnu-max 与 ecnu-plus 采用峰谷计费，时段按北京时间划分：
| 时段 | 时间范围 | credits 消耗 |
|---|---|---|
| 峰时 | 每天 8:00-18:00 | 按 模型 Credits 计算表 的 2 倍扣减 |
| 谷时 | 其余时间（含每日 18:00-次日 8:00） | 按计算表原价扣减，价格不变 |
- 2026-09-30 起，峰谷时段由“周一至周五 8:00-23:00”调整为“每天 8:00-18:00”；国庆假期期间不执行峰价，全天按谷时价格计费。
- 上述 2 倍仅作用于
ecnu-max与ecnu-plus的 token 计费。 - 向量、重排、图像、语音等按调用次数计费的能力不区分峰谷时段。
- 后文的 额度等价 token 估算 与 样例测算 均按谷价测算；峰时同样的 credits 只能覆盖约一半的 token 量。
credits 余额查询
如需查看当前 credits 余额与 7 天窗口内的配额使用情况，可登录 ChatECNU，点击左侧“开放平台”入口查看。
额度等价 token 估算
为便于直观理解，可以将 credits 配额粗略折算为可使用的 token 规模。由于输入 token 和输出 token 的单价不同，且缓存命中可大幅降低输入成本，以下提供两种估算口径：
- 仅按输入 token 折算：适合看理论上限。
- 按输入:输出 = 4:1 折算：更接近日常对话、问答和代码助手场景。
以下估算假定缓存命中率为 90%，即 90% 的输入 token 享受 1/5 的缓存价格。
| 配额 | ecnu-plus 仅输入估算 | ecnu-plus 4:1 混合估算 | ecnu-max 仅输入估算 | ecnu-max 4:1 混合估算 |
|---|---|---|---|---|
| 每 7 天 20000 credits | 约 7.14 亿输入 tokens | 约 1.95 亿总 tokens | 约 2.38 亿输入 tokens | 约 6510 万总 tokens |
对于长文档处理、代码库分析、知识库检索增强等偏输入场景，实际可覆盖的 token 规模通常会更接近"仅输入估算"这一列。
计算口径
- LLM 模型按 token 计费，区分输入 token 和输出 token。
- 输入 token 区分缓存命中和缓存未命中：缓存命中的 token 仅消耗未命中价格的 1/5 credits。日常对话场景下缓存命中率约 90%。
- 以下模型定价表中"输入单价"为缓存未命中的基础价格，缓存命中价格为该值的 1/5。
- 非 LLM 能力继续按调用次数固定扣减 credits。
模型 Credits 计算表
| 模型 | 计费方式 | 输入单价(未命中) | 输入单价(缓存命中) | 输出/思考单价 | credits 计算公式 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ecnu-plus | 按 token | 100 credits / 1M tokens | 20 credits / 1M tokens | 400 credits / 1M tokens | input_miss / 1M * 100 + input_hit / 1M * 20 + output / 1M * 400 | 标准对话，基准模型 |
ecnu-max | 按 token | 300 credits / 1M tokens | 60 credits / 1M tokens | 1200 credits / 1M tokens | input_miss / 1M * 300 + input_hit / 1M * 60 + output / 1M * 1200 | 旗舰对话，ecnu-plus 的 3 倍 |
ecnu-embedding-small | 按次 | - | - | - | 调用次数 * 0.05 | 0.05 credits / 次 |
ecnu-embedding-vl | 按次 | - | - | - | 调用次数 * 0.2 | 0.2 credits / 次 |
ecnu-rerank | 按次 | - | - | - | 调用次数 * 0.05 | 0.05 credits / 次 |
ecnu-rerank-vl | 按次 | - | - | - | 调用次数 * 0.2 | 0.2 credits / 次 |
ecnu-image | 按次 | - | - | - | 成功生成或编辑次数 * 30 | 30 credits / 次（文生图与图像编辑统一价格） |
ecnu-tts | 按次 | - | - | - | 调用次数 * 5 | 5 credits / 次 |
样例测算
以下测算假定缓存命中率为 90%。
| 请求规模 | ecnu-plus 扣减 | ecnu-max 扣减 |
|---|---|---|
| 1,500 输入 + 800 输出 | 0.36 credits | 1.09 credits |
| 10k 输入 + 2k 输出 | 1.08 credits | 3.24 credits |
| 100k 输入 + 2k 输出 | 3.6 credits | 10.8 credits |
| 500k 输入 + 5k 输出 | 16 credits | 48 credits |
| 1M 输入 + 10k 输出 | 32 credits | 96 credits |
独立配额池与联系我们
为校内师生提供服务的生产系统所配套的 API 令牌有独立的配额池，不受上述策略限制。
如果您有更高的速率要求，请与我们联系：dataservice@ecnu.edu.cn