计费表达式

计费表达式简介

• 一条计费表达式完整定义一个模型的计价：Token 单价、阶梯条件、缓存 / 图片 / 音频的区分、按次价格和请求规则倍率都写在同一条表达式中，不再叠加旧的模型倍率、补全倍率等配置；分组倍率照常生效。
• 计费表达式在定价编辑器中配置，有三种方式可以打开：
  「系统设置 → 计费与支付 → 模型定价」、「模型」列表中某个模型的「定价」页，模型编辑抽屉的「定价」标签。
• 仅 Root 可以查看和修改模型价格。

编辑器

编辑器结构

• 计费表达式-表达式编辑器

• 计费表达式-可视化编辑器（单一默认档位）

面板顶部依次为「模型名称」「定价货币」和计费模式标签，选择「计费表达式」后显示下列内容（模型名称与定价货币见计费与支付配置中的基础字段）：

Token 价格与媒体价格

每个档位的价格项前有勾选框，勾选后才单独计价；未勾选的缓存、图片、音频用量仍计入输入或输出，按输入或输出价格计费。可视化编辑器中的价格单位为所选定价货币 / 1M token，表达式中的系数始终为美元 / 1M token。「媒体定价」默认折叠，已有媒体价格时自动展开，也可点击「媒体定价」手动展开或收起。

缓存写入价格也未勾选时，长效缓存写入按输入价格乘以上述倍数计费。

请求规则计费

• 计费表达式-阶梯条件、兜底阶梯与请求规则

「请求规则计费」只在可视化编辑器中显示。条件满足时，最终价格乘以倍率；多条命中的倍率相乘，小于 1 的值为折扣。点击「新增规则组」添加规则组，组内用「新增参数/Header」「新增时间条件」添加条件，同组条件全部满足才命中。

1. 规则保存为普通乘法，附加在基础表达式之后：(基础表达式) * (条件 ? 倍率 : 1)，切换到表达式编辑器可见。只有条件引用了 param、header 或时间函数、命中值为数字、未命中值为 1 的因子，才会作为请求规则记入消费日志。
2. 规则过于复杂时显示「此表达式对可视化编辑器过于复杂，请切换到表达式模式进行编辑。」
3. 按 service_tier 等请求参数加价前，确认渠道会把该参数转发给上游：渠道默认移除 service_tier，需在渠道中开启「允许透传 service_tier」，否则用户按加价规则付费，而上游可能仍按标准服务收费。

Token 估算器与请求模拟

「Token 估算器」位于编辑器下方，「请求模拟」是其中的折叠区。两者都在浏览器中计算：估算器只计算基础表达式，不含请求规则和分组倍率；请求模拟包含请求规则，不含分组倍率。两者都不是实际账单。

LLM 辅助设计提示词

推荐使用 LLM 辅助设计计费表达式。「LLM 辅助设计提示词」只在「表达式编辑器」模式出现；内置提示词为英文，末尾会自动附上当前模型名。

You are an AI API billing expression design assistant. The user needs help designing a billing expression for an AI API gateway.

## Expression Language

Expressions are based on standard arithmetic with ternary operators.

### Token Variables

Input side:
- p — input token count (for pricing). Automatically excludes sub-categories priced separately (e.g., if cr is used, cache tokens are deducted from p)
- len — total input context length (for condition checks). Not affected by auto-exclusion; always reflects the full input length. Use in tier conditions
- cr — cache-hit (read) token count
- cc — cache-create token count (Claude 5-min TTL, OpenAI 30-min TTL)
- cc1h — cache-create token count (1-hour TTL, Claude-specific)
- cc12h — cache-create token count (12-hour TTL, OpenAI-specific)
- img — image input token count
- ai — audio input token count

Output side:
- c — output token count. Also auto-excludes sub-categories priced separately
- img_o — image output token count
- img_cr — image cache input tokens; deducted from img and cr only when the upstream reports a valid image cache breakdown
- ao — audio output token count

### p/c Auto-exclusion

p and c are fallback variables representing all tokens not separately priced in the expression. If the expression uses a sub-category variable (e.g., cr), those tokens are deducted from p to avoid double-billing. Unused sub-category tokens remain in p/c at base price.

Important: len is NOT affected by auto-exclusion. Tier conditions should use len instead of p to prevent cache hits from lowering p and misidentifying the tier.

### Built-in Functions

- tier(name, value) — labels the billing tier; must wrap the cost expression
- fixed(amount) — a finite non-negative USD price per request, used only as tier("name", fixed(0.01)); replaces token charges in that leaf. Other leaves may still use token prices. Group/request multipliers and existing tool surcharges still apply. Unsupported for task usage expressions and Realtime.
- max(a, b), min(a, b) — maximum/minimum
- ceil(x), floor(x), abs(x) — ceiling, floor, absolute value
- header(name) — reads a request header
- param(path) — reads a request body JSON path (gjson syntax)
- has(source, substr) — substring check
- hour(tz), minute(tz), weekday(tz), month(tz), day(tz) — time functions, tz is a timezone like "Asia/Shanghai"

### Price Coefficients

Numbers in the expression are $/1M tokens prices. For example, p * 2.5 means input $2.50/1M tokens.

## Expression Examples

Simple pricing:
tier("base", p * 2.5 + c * 15)

With cache:
tier("base", p * 2.5 + c * 15 + cr * 0.25)

Multi-tier (use len for conditions):
len <= 200000
  ? tier("standard", p * 3 + c * 15 + cr * 0.3 + cc * 3.75 + cc1h * 6)
  : tier("long_context", p * 6 + c * 22.5 + cr * 0.6 + cc * 7.5 + cc1h * 12)

Image model:
tier("base", p * 2 + c * 8 + img * 2.5)

Multimodal with audio:
tier("base", p * 0.43 + c * 3.06 + img * 0.78 + ai * 3.81 + ao * 15.11)

Three-tier example:
len <= 128000
  ? tier("standard", p * 1.1 + c * 4.4)
  : (len <= 1000000
    ? tier("medium", p * 2.2 + c * 8.8)
    : tier("long", p * 4.4 + c * 17.6))

## Rules

1. Every leaf branch must be wrapped in tier("name", cost_expr)
2. Use English tier names, e.g. "base", "standard", "long_context"
3. Use len for tier conditions (not p), supports <, <=, >, >=
4. Multi-tier uses nested ternary: cond1 ? tier(...) : (cond2 ? tier(...) : tier(...))
5. Price coefficients are the provider's official $/1M tokens prices
6. If cache/image/audio don't need separate pricing, omit those variables; their tokens are included in p/c automatically

Please generate a billing expression based on the model information and pricing requirements provided.

Current model: claude-opus-5-5

1. 打开辅助面板；在计价配置中选择“表达式编辑器”，点击“LLM 辅助设计提示词”；展开后可查看内置提示词。
2. 复制提示词；点击面板右侧的“复制提示词”； 出现复制成功提示后，提示词已写入剪贴板；若复制失败，可选中文本手动复制。
3. 粘贴到 LLM；打开 ChatGPT、Claude 等工具，将提示词粘贴到对话输入框；保留内置的语法说明，便于模型按系统支持的格式设计表达式。
4. 补充计价需求；在提示词后追加模型名称、价格、计价方式、档位条件及倍率规则；明确价格单位；若修改已有方案，附上当前表达式并说明需要调整的部分。不要仅凭模型名称让 LLM 猜测价格。
5. 生成表达式；发送完整内容，要求 LLM 返回可直接粘贴的表达式、规则解释和测试样例；对缺少或有歧义的信息，要求先确认，不要自行补全价格和规则。
6. 核对并粘贴；检查价格、变量、条件边界和倍率，将表达式复制回输入框；只粘贴表达式正文，不包含 Markdown 代码围栏、解释文字或测试数据。
7. 验证结果；在 Token 估算器填写用量；涉及请求或时间条件时，再使用“请求模拟”；检查费用和命中档位，并测试阈值前、阈值上、阈值后，以及字段缺失等场景。请求模拟不包含分组倍率。
8. 修正并保存；如果结果不符，将表达式、报错或测试输入、实际结果、期望结果反馈给 LLM；验证通过后在价格配置界面保存；复制提示词或修改模拟样例不会自动保存计价配置。

表达式语法

用量变量

1. 扣除示例：上游返回输入 1000 Token（含缓存读取 200、图片 100）。p * 3 + c * 15 时 p = 1000；p * 3 + c * 15 + cr * 0.3 时 p = 800；再加 img * 2 时 p = 700。
2. 以上自动扣除只适用于 OpenAI 等非 Claude 格式。Claude 格式返回的输入 Token 本身不含缓存，未单独计价的缓存读取和缓存写入会加回输入；扣除后小于 0 的 p、c 按 0 计。
3. 长效缓存写入未单独计价时：cc1h 按 cc 价格的 1.6 倍，cc12h 按 2 倍；cc 也未计价时按 p 价格乘同样倍数计算。

函数

_trace、_trace_int 为内部保留名，不能在表达式中使用。

时间函数

1. 参数为 IANA 时区名，如 Asia/Shanghai、UTC。可视化编辑器的阶梯条件会提示无效时区；在表达式编辑器中写错或留空时不会报错，服务端和浏览器模拟都按 UTC 计算。
2. 预扣和结算各按当时的时刻求值；请求跨越时段边界时，按结算（请求结束）时刻所在的时段计费。

常用语法

Token 估算器和请求模拟在浏览器中计算，只支持上表中的运算符、%、括号以及字符串、true、false、nil；写法超出时提示「此表达式无法在浏览器中模拟。」，不影响服务端保存和实际计费。

预扣、结算与日志

1. 预扣：请求发出前，用本地估算的输入 Token 同时作为 p 和 len，c 及其他用量都按 0 求值；Token 档位的结果再乘「输入预扣倍率」（见额度设置），按次档位不乘；最后乘分组倍率。因此以 c 为条件的分支在预扣时一律按 c = 0 判断。预扣结果小于 0 时请求被拒绝。
2. 结算：上游返回后按实际用量重新求值，与预扣额的差额多退少补；结算时求值失败，按预扣额结算。
3. 日志：消费日志记录命中档位 matched_tier、计费单位 billing_unit、按次价格 fixed_price、图片数量 image_count、请求规则 request_rules（含每条是否命中）和 base64 编码的表达式全文 expr_b64。这些字段用户在自己的日志详情中也能看到，不要在表达式中写入不希望用户看到的内容。

保存校验与常见报错

1. 点击「保存模型价格」后，服务端逐个模型校验：表达式必须能编译；再用 7 组固定用量（含全 0 和超大的 len）分别配合 2 种请求上下文（空请求；带 anthropic-beta: fast-mode-2026-02-01 请求头和 service_tier: fast 请求体）试算，每次结果都必须是有限且不小于 0 的数；普通模型不能使用 u()。一次提交多个模型时，任一模型校验失败，整批都不保存。
2. 试算只覆盖上述输入；由其他请求参数、请求头或时间条件触发的分支不会逐一检查，需自行确保每个分支的结果都不小于 0。
3. 打开页面后价格已被他人修改时保存会被拒绝，处理方式见系统设置概览。

• 常见报错

从旧模式转换

1. 选择「按 Token（已弃用）」或「按次（已弃用）」标签时，页面提示「旧定价模式已弃用。可将当前价格转换为计费表达式草稿，保存后生效。」并提供「转换为计费表达式」按钮。点击后打开「定价迁移预览」左右对照，确认「应用到草稿」后切换为计费表达式草稿，点击「保存模型价格」后才生效。已有表达式草稿时该按钮不可用。
2. 生成规则：按 Token 模式生成 tier("base", p * … + c * … …)，基础输入单价 = 模型倍率 × 2（美元 / 百万 Token，按默认每美元额度），并按已配置的补全、缓存、图片倍率生成对应项；按次模式生成 tier("request", fixed(价格))；图片按次价格生成 tier("image", fixed(价格)) * image_count，并附带原有的尺寸、质量倍率。
3. 以下情况不能自动转换，界面会显示原因：任务插件模型、视频、Realtime、依赖上游费用反推缓存写入的 OpenRouter Claude 定价、同一模型在 Gemini 与 OpenAI 接口上音频价格不同、未配置输入价格、模型路由无法验证、已经是计费表达式。
4. 转换后，旧价格字段仍然保存，可切回旧模式；预扣与舍入改按计费表达式规则，生效单价不变，单笔舍入后的费用可能略有差异。

任务模型

1. 由任务插件提供的模型（如视频、异步图片任务），编辑面板会多出一排提供商标签（如「默认」「普通 OpenAI」和各插件）。每个插件标签有「为此服务方单独设置」开关，关闭时沿用模型级表达式或价格。
2. 任务表达式用 u("字段") 读取插件上报的用量（如秒数、张数），结果直接是美元，不再除以 1,000,000；不支持 fixed()。Token 估算器对这类表达式提示「此表达式需要任务用量数据才能估算费用，请检查模型的任务插件配置。」

常见问题

• 估算结果与实际扣费不一致？ Token 估算器不含请求规则和分组倍率，请求模拟不含分组倍率；实际扣费还要乘分组倍率，按结算时的实际用量和时间重新计算，工具调用附加费另计。
• 阶梯没有按预期切换？ 检查条件是否用了 p 而不是 len（缓存命中会让 p 变小）；以 c 为条件的分支在预扣时按 c = 0 判断，结算时才按实际输出切换。
• 分时价格错位？ 检查时间函数的时区名称。写错或留空时按 UTC 计算，不会报错。
• 请求规则没有生效？ param() 只读取 JSON 请求体；用请求模拟核对条件是否「已命中」，再到消费日志的请求规则记录中确认。

相关文档

• 计费与支付配置：模型价格的添加与保存流程、输入预扣倍率、分组倍率与工具价格。
• 模型管理：从模型列表打开「定价」。
• 任务插件管理：任务插件与任务模型。
• 日志与异步任务：在消费日志中查看命中档位与请求规则。
• 系统设置概览：模型价格的保存方式与版本冲突。