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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 天滚动窗口配额进行统一限制。短时间内的异常高频请求仍可能触发服务保护策略。

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 token100 credits / 1M tokens20 credits / 1M tokens400 credits / 1M tokensinput_miss / 1M * 100 + input_hit / 1M * 20 + output / 1M * 400标准对话,基准模型
ecnu-max按 token300 credits / 1M tokens60 credits / 1M tokens1200 credits / 1M tokensinput_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 * 0.050.05 credits / 次
ecnu-rerank按次---调用次数 * 0.10.1 credits / 次
ecnu-image按次---成功生成次数 * 3030 credits / 次
ecnu-tts按次---调用次数 * 55 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 credits1.09 credits
10k 输入 + 2k 输出1.08 credits3.24 credits
100k 输入 + 2k 输出3.6 credits10.8 credits
500k 输入 + 5k 输出16 credits48 credits
1M 输入 + 10k 输出32 credits96 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