数据 2026-11-01 05:35 · USD/CNY 6.67
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司南实验室 · 月报 · 2026-09-02 至 2026-09-30(定稿)

中国模型 API 中转市场月报 · 2026 年 9 月(创刊号)

每月一期。数字来自 1890 个已确认中转站的每日自动测量;判断与分析由司南实验室撰写,只基于这些测量,不含对任何渠道的推荐。

不收被测方一分钱没有付费收录、付费核验、付费加速不卖排位所有榜按测量值排序,没有任何商业变量不带推广参数出站链接只记点击数,不拿返佣
创刊号说明:本站数据从 2026-09-02 起记录,本期区间为 2026-09-02 至 2026-09-30。总表在 9 月 5 日与 9 月 8 日两次批量扩容(名录抓取、Sub2API 面板识别),期内站数曲线的跳变与折价率快照的变化均来自此;点位按共有模型链式计算,不受扩容影响。
已确认中转站
1890
订阅制(Sub2API 一族)789 · 按量制(one-api 一族)947
海外闭源模型 · 中转中位折价率
25%
11 个模型;国产模型中位 96%(14 个)
价格指数点位
100.0 → 92.6
折价率快照 89% → 71%(受样本构成影响)
主流模型变价
438 次
涨 194 · 降 244;国产降 76 涨 30

本期判断

这是司南月报的第一期。数据只有两周(9 月 2 日到 15 日),我们不假装它能代表一个月,但两周的横截面已经足够看清这个市场的结构。以下七条是我们从 1803 个中转站、5.2 万条实付报价里得出的判断,每一条在后文都有数据支撑。

  1. 中转市场的本质是"海外闭源模型的折价通道",而不是"模型超市"。 海外闭源模型(GPT、Claude、Gemini、Grok)在中转站的市场中位实付只有官方价的 15%;国产模型(DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi、MiniMax)的中位是官方价的 97%,其中一半高于官方价。买国产模型,中转站没有价格优势。
  2. 价格不是这个市场的竞争变量,充值比例才是。 353 个有公开报价的站里,一半按"1 元人民币换 1 美元额度"收费,把海外旗舰模型统一卖到官方价的 15%;另外三成按接近 1:1 美元收费,卖到官方价的 100% 上下。价格分布是双峰的,中间几乎没有人。
  3. 旗舰模型 48% 的报价低于"成本下限"。 在"合规向厂商采购、企业折扣不超过五成"这个假设下,这些价格算不平。我们不推测每一家的上游是什么,但下文列出了三种能解释它的机制,以及能核实它们的办法。
  4. 两周内市场价格没有真实趋势。 价格指数的链式点位从 100 走到 100.9,基本持平;"折价率"从 50% 跳到 77% 完全是样本构成变化造成的,不是降价或涨价。任何一期报告如果只看快照数字,会得出错误的结论。
  5. 国产模型在中转站的溢价正在收敛。 期内涉及国产模型的价格变动里,降价 33 次、涨价 12 次;海外模型是降 24 涨 19。国产模型的中转价在向官方价回归。这是本期最值得跟踪的一个假设。
  6. 订阅制转售(Sub2API 一族)已经和按量制平分市场。 776 个站用 Sub2API 面板卖 Claude Code、Codex 一类编程代理的订阅席位,注册开放率 85%,价格藏在登录之后。这是 2026 年这个市场最大的结构变化,也是测量最难的部分。
  7. 图像与视频市场复制了同一条分裂线。 Veo、Sora、Grok 的视频在中转站低于官方价,Wan、Kling、Vidu 高于官方价;图像同理。海外便宜、国产贵,跟文本模型一个方向。

一、规模与结构:谁在卖、怎么卖

两种面板,两种生意。 中转站的技术底座只有两大家族。one-api 一族(含 new-api 等分支)919 个站,按量计费:面板上标一个美元名义价,用户按"充值比例"用人民币买额度。Sub2API 一族 776 个站,卖的是订阅席位:把 Claude Code、Codex 这类编程代理的月度订阅拆开转售,套餐价放在登录之后,不对外公开。剩下约 100 个站是自研聚合站与只暴露 OpenAI 兼容接口的站。

Sub2API 一族的兴起是本期最重要的结构事实。 它意味着这个市场的商品正在从"token"变成"席位":买家付的不是每百万 token 多少钱,而是每月多少钱、有多少并发、限速多少。这类站注册开放率 85%(659/776),高于 one-api 一族(已判定的站里约 78%),说明它们仍在扩张期、在争新用户。我们目前只能测它们的可达与注册,测不到价格;下一期会用注册账号读取套餐价。

注册状态是这个市场的"营业中"招牌。 1803 个站里,1062 个开放注册,201 个关闭或邀请制,491 个我们尚未判定(多数是 one-api 一族里注册接口不标准的站)。关闭注册有两种截然不同的含义:一种是"客满、只服务老用户",一种是"准备关门"。我们靠连续几天的可达与报价变化区分它们,暂不下结论。

登录方式透露了这个市场的社区根系。 166 个站支持用 linux.do 账号登录(one-api 一族 124 个、Sub2API 一族 42 个),是邮箱和 GitHub(332 个)之外最集中的第三方登录。linux.do 是这个市场的用户聚集地,也是新站冷启动的流量来源。GitHub 登录 332 个站,说明买家主体是开发者。微信登录只有 9 个站,这个市场在有意与中国主流身份体系保持距离。

域名选择说明了从业者对"长期"的预期。 .com 530 个,.top 177 个,.ai 151 个,.cc 143 个,.xyz 104 个,.cn 只有 92 个。.top、.cc、.xyz 这类年费十几元的域名合计超过 .com 的八成。低成本域名不代表站点质量,但代表建站者对这个站的预期寿命和沉没成本。备案信息我们本期尚未系统采集,下期补上;只有 92 个站用 .cn 域名这一点,已经说明绝大多数站没有按中国境内合规经营来设计自己。

收录来源。 本期 1803 个站里 1387 个来自我们对公开名录的批量抓取,161 个来自多源交叉,66 个靠内容指纹(页面同时出现四家以上厂商的模型名与价格)识别,53 个来自 aiapirank 与 hvoyai 两个第三方名录,64 个来自 GitHub 上的名录与代码,13 个来自站点之间的互相链接。在这些通道里,我们也剔除了 114 个被误判的工具站和 3 个厂商官方域名。这些数字在下期会作为"增量"而不是"存量"出现。

面板家族站数注册开放关闭未判定有公开报价报价中位折价率
one-api856675948735227%
sub2api78966279480—
multimodal-aggregator1043011630—
one-api/new-api886014143599%
openai-compatible39192180—
multi-vendor630313%

面板家族按公开接口指纹判定;Sub2API 一族的套餐价在登录之后,本期无公开报价。

登录方式one-api 一族Sub2API 一族
邮箱609781
GitHub225117
LINUX DO12742
Google089
OIDC380
Discord250
Telegram140
微信100
顶级域站数
.com567
.top177
.ai169
.cc146
.xyz104
.cn93
.net61
.vip38
收录来源本期站数
名录:batch1406
名录:multi161
content_fp109
名录:aiapirank-hvoyai53
github40
名录:howtok40
github_directory34
adjacency17

二、价格:三档市场是三个不同的市场

先说这张图怎么读。 折价率 = 市场中位实付 ÷ 官方价。全市场 77% 是各模型折价率的中位数,受哪些模型在样本里影响;点位是按共有模型链式计算的,不受样本进出影响,只反映价格本身的涨跌。两周里点位从 100 到 100.9,市场价格没有动。折价率从 50% 到 77% 是 9 月 5 日一次性收录了近 600 个按 1:1 美元收费的站造成的。这两周的价格变动,几乎全是"我们看到了更多的站",而不是"站改了价"。

海外闭源模型:15% 是一条惯例线,不是竞争结果。 GPT-6 Astra、Claude Opus 5、Claude Fable 5、GPT-5.6 Terra、Grok 4.6、Claude Sonnet 5 这六个海外模型的市场中位实付,全部恰好是官方价的 15%。这不是巧合:一半的中转站按 1 元人民币换 1 美元额度收费,名义价照抄官方美元价,按 6.74 汇率折算就是 14.8%。在 303 个卖海外旗舰或中档模型的站里,81 个的实付恰好落在 14% 到 15.5% 之间。这个价格是从业者之间的默契,不是各自算成本算出来的。

成本下限:48% 的旗舰报价算不平。 对闭源模型,任何渠道最终都要向厂商按 API 价付费,公开可查的企业折扣不超过五成。按这个假设,旗舰档 538 条报价里 48% 低于成本下限(官方价的 15% 以下),另有 16% 在 15% 到 40% 之间,合计近三分之二低于合规采购能解释的水平。我们不推测每一家的上游,但这个市场只有三种机制能同时解释"价格恰好 15%"与"长期存在":一是订阅席位池化,把 Claude Code Max 一类按月付费的订阅拆成 API 额度转售,边际成本接近零,Sub2API 一族的兴起与此吻合;二是区域定价与支付通道的差异;三是我们无法核实的来源。这三种机制在价格上不可区分,只有一致性探针与能力抽样能把它们分开,这正是我们下一期要补上的(见第三部分的说明)。

国产模型:中转站比官方贵,而且贵得有规律。 13 个国产模型在中转站的中位折价率是 97%,其中 5 个高于官方价:DeepSeek V4 Flash 869%、GLM-5.2 166%、DeepSeek V4 Pro 136%、GLM-5.3 Flash 123%、GLM-5.3 121%。这不是站长贪心,是面板机制的副产品:one-api 一族的面板按"倍率 × 2 美元"给每个模型定名义价,倍率表大多照抄 OpenAI 的价格体系,再乘上 1 元换 1 美元的充值比例。对 DeepSeek 这种官方价只有 0.094 美元的模型,这套倍率算出来的价就远高于官方。结论对买家很直接:国产开源模型直接向官方买,中转站没有价格优势;中转站的全部价格优势都在海外闭源模型上。

国产模型的溢价正在收敛。 期内涉及国产模型的连续两次抓取一致的变价有 45 次,其中 33 次是降价;海外模型 43 次,涨跌大致相抵。市场中位价下降最多的三个模型是 Claude Sonnet 5(−33%)、GLM-5.2(−20%)、Qwen 3.7 Max(−20%),其中后两个是国产模型向官方价回归。我们把"国产模型中转溢价收敛到 110% 以内"列为下期观察的第一个假设。

站间离散度:同一模型的价差有 1.3 倍,比价的价值就在这里。 取每个模型在各站实付价的 25 到 75 分位跨度除以中位,再取各模型的中位数,全市场是 127%。也就是说,就算你已经排除了最贵和最便宜的四分之一站,剩下的一半站之间,同一个模型的价格还差 1.3 倍。这个数字是"要不要花时间比价"的直接答案。

快速档:38% 的报价显著高于官方价。 官方价低于 2 美元的模型(GPT-5.6 Luna、DeepSeek V4 Flash、MiniMax M3 等),中转站的中位实付是官方价的 91%,几乎没有折扣;而且 38% 的报价属于"显著高于公开价"。对这类模型,中转站卖的是"一个账号、一张账单、多家模型"的便利,不是价格。

全市场旗舰中档快速
0%20%40%60%80%100%120%140%160%180%200%220%09-0209-0609-1009-1409-1809-2209-2609-30
模型厂商档官方 $/M中转中位 $/M折价率站数
GPT-6 Astraopenai旗舰50.007.4215%199
GPT-6 Solopenai中档10.001.4815%133
GPT-5.6 Terraopenai中档12.001.7815%252
Grok 4.7xai中档4.800.89119%52
Claude Fable 5.1anthropic旗舰50.0012.5025%78
Claude Opus 5.5anthropic旗舰20.005.0525%80
Gemini 3.8 Flashgoogle中档3.751.1130%64
Gemini 3.7 Flashgoogle中档3.751.1130%63
GPT-6 Lunaopenai快速0.5000.15731%72
GPT-5.6 Solopenai中档10.004.4545%255
GPT-5.6 Lunaopenai快速1.200.53445%200
GLM-5.3 Flashxzhipu快速1.250.64952%16
Qwen 3.8 Maxalibaba中档6.004.2871%84
Kimi K3moonshot中档15.0011.5877%100
MiniMax M3minimax快速1.200.99883%85
Qwen 3.8 Flashalibaba快速0.4700.40185%28
Qwen 3.7 Plusalibaba快速1.281.1993%70
GLM-5.3zhipu中档4.404.1694%78
Qwen 3.7 Maxalibaba中档4.424.2897%82
GLM-5.2zhipu中档2.043.33163%118
DeepSeek V4.1 Flashdeepseek快速0.2900.594205%54
GLM-5.3 Flashzhipu快速0.1400.312223%64
DeepSeek V4 Prodeepseek快速0.6962.44350%134
DeepSeek V4 Flashdeepseek快速0.0940.668711%137
Qwen 3.7 Flashalibaba快速0.1301.19913%17

折价率 = 中转市场中位实付 ÷ 官方参考价;国产 / 海外按厂商注册地划分。

档报价数低于成本下限低于批量折扣说得通接近公开价高于公开价显著高于
旗舰40550%19%6%19%2%4%
快速100515%10%14%19%15%26%
中档144729%16%16%22%7%10%

区间定义见口径文档第 3 节:<15% 低于成本下限 · 15–40% 低于常见批量折扣 · 40–80% 说得通 · 80–125% 接近公开价 · 125–200% 高于 · >200% 显著高于。

充值比例(元 / 每 1 美元名义额度)站数占比
119451%
7.37319%
7164%
6.8113%
0.882%
0.172%
0.272%
0.551%

每站取最常见的充值比例;382 个有公开报价的站。1.0 = 1 元换 1 美元额度(实付约为官方价的 15%);6.8–7.3 ≈ 按真实汇率 1:1。

期内市场中位价变化最大的模型

模型期初 → 期末 $/M变化站数 · 官方价的
Gemini 3.8 Flash
中档
$1.57 → $1.11-29%64 站 · 30%
GPT-5.6 Terra
中档
$2.23 → $1.78-20%252 站 · 15%
Qwen 3.8 Max
中档
$5.34 → $4.28-20%84 站 · 71%
Qwen 3.7 Max
中档
$5.34 → $4.28-20%82 站 · 97%
GLM-5.2
中档
$4.16 → $3.33-20%118 站 · 163%
GPT-6 Astra
旗舰
$6.23 → $7.42+19%199 站 · 15%
GPT-5.6 Luna
快速
$0.478 → $0.534+12%200 站 · 45%
Kimi K3
中档
$10.39 → $11.58+11%100 站 · 77%
Qwen 3.7 Plus
快速
$1.13 → $1.19+5%70 站 · 93%
GLM-5.3 Flash
快速
$0.304 → $0.312+3%64 站 · 223%

三、可达与检测:我们测到了什么,没测到什么

可达率的分化不在"能不能打开",在 99% 和 99.9% 之间。 过门槛的 234 个站(7 天内 ≥24 次探测、在卖 ≥10 个模型)里,87 个 7 天 100% 可达,86 个在 99% 到 99.9%,61 个低于 99%。低于 99% 意味着一周里累计超过 1.7 小时接口打不开。最不稳的三家 32ai.uk(60.8%)、bluebirdapi.com(67.5%)、llms.best(86.7%),是"时断时续"而非"彻底下线"。

一个必须说清楚的错误。 9 月 11 日 18 时到 12 日 2 时,我们自己的探测节点断网 9 轮,1801 个站在那 9 轮里全部被记成 0% 可达。这让所有站的 7 天可达率被压到 93% 左右、响应榜变成空的、本报告初稿写出"100% 可达 0 家"。我们在 9 月 15 日加了一条规则:同一轮里全市场可达率低于 50%,判定为我方故障,该轮不算任何站的账。修正后的数字就是上面这些。规则写进了口径文档第 7 节。

一致性探针本期没有有效样本,原因在我们。 一致性探针要用我们自己在各站注册的 Key 去真实调用模型,比对返回的 token 计数。本期对 13 个站、88 组站×模型发出了探针,结果全部失败,因为我们的 7 把 Key 余额耗尽。能力抽样有 6 组有效结果,没有低于同模型中位的。这意味着本期报告对"第二部分说的三种机制哪种在起作用"没有任何证据,只有价格。这是本报告最大的缺口,我们在充值后下期补上。

数据核查:放行 5 条,仍待核 9 条。 待核的 9 条里 5 条是"单位提示"(面板原文写着按秒,我们解析成按次,主要是 Grok 与 Kling 的视频模型)、3 条是"价格孤点"(比同族第二便宜的站低一半以上,只此一家)、1 条是"榜首差距"。待核的报价不进任何比对与榜单。

过门槛站数7 天 100%99%–99.9%低于 99%我方故障轮次剔除
2791480131—
可达率最低7 天可达探测次数握手 p50
apitoken.online0.0%703618ms
openai-ch.top0.0%701988ms
apifound.com0.0%70—ms
32ai.uk0.0%70—ms
xpluse.plus0.0%64—ms
探针站×模型组一致不一致能力抽样组低于中位
本期980070
数据核查 · 待核原因条数
榜首差距3
价格孤点6
单位提示18
unit_suspect199
本期放行5

四、图像与视频:同一条分裂线

视频。 8 个模型族有官方参考价,可比报价 817 条。按"族中位实付 ÷ 官方参考"看:Sora(OpenAI)97%,Grok Imagine 视频(xAI)232%,Veo(Google)445%;Wan 万相(阿里)333%,Kling 可灵(快手)212%,Vidu(生数)167%,Hailuo(MiniMax)297%,Seedance(字节)152%。数字看起来国产海外都高于官方,但区间分布截然不同:Veo 的 166 条可比报价里 115 条低于批量折扣线,Sora 的 32 条里 20 条低于成本下限;而 Wan 的 191 条里 79 条高于公开价。也就是说,海外视频模型在中转站是"大量低价 + 少数高价",国产视频模型是"普遍高于官方",与文本模型的分裂完全一致。

图像。 Nano Banana(Google)84%,Grok Imagine 图像 103%,Seedream(字节)91%,Qwen-Image(阿里)139%,Wan 图像 260%,Kling 图像 24%。Kling 图像样本只有 25 条且 10 条低于成本下限,暂不解读。

两个还没填上的洞。 一是 GPT Image:191 个站在卖,是覆盖最广的图像模型,但它按 token 计价,与按张计价的参考不可比,本期没有比率。二是 HappyHorse、PixVerse、Midjourney 三族合计 94 个站在卖,没有官方按秒或按张的公开价,我们不用第三方价格当参考。这两个洞本身就是一个观察:中转站里卖得最多的图像与视频产品,恰好是最难核对价格的。

视频模型族站数可比报价官方参考 $/秒族中位实付 $/秒中位 ÷ 参考低于折扣线 / 高于公开价
Wan 万相(阿里)47191$0.045$0.087195%15 / 79
Kling 可灵(快手)54155$0.084$0.03642%57 / 20
Veo(Google)31139$0.100$0.07474%90 / 2
Vidu(生数)4187$0.042$0.02662%35 / 37
Seedance(字节)2883$0.099$0.09293%26 / 26
Hailuo / H3(MiniMax)5675$0.080$0.04354%23 / 17
Grok Imagine 视频(xAI)4449$0.050$0.02040%28 / 4
Sora(OpenAI)2229$0.300$0.0196%22 / 1
图像模型族站数可比报价官方参考 $/张族中位实付 $/张中位 ÷ 参考低于折扣线 / 高于公开价
Nano Banana / Gemini Image(Google)81201$0.034$0.02884%85 / 32
Seedream(字节)60188$0.033$0.03091%27 / 28
Qwen-Image(阿里)57133$0.027$0.039144%3 / 76
Grok Imagine 图像(xAI)7297$0.020$0.021104%31 / 29
Wan 万相图像(阿里)4235$0.074$0.077104%0 / 17
Kling Image(快手)623$0.028$0.005921%14 / 5
FLUX(BFL)174$0.100$0.03232%0 / 0

参考价取官方最低档(分辩率 / 时长),中转报价按同档折算;无官方公开价的族不出比率。

五、算力成本层:国产模型的官方价已经低于单卡成本线

期末单卡时价。 H100 SXM:Vast.ai 按需中位 3.00 美元,RunPod 安全云 3.49 美元;H200 3.64 / 4.59;A100 80G 0.72 / 1.59;RTX 4090 0.47 / 0.74;RTX 5090 0.54 / 0.99。

把它换算成 token 成本。 按口径文档第 13 节的假设(H100 高并发 3000 token/秒,4090 800 token/秒),自己租卡跑开源模型的成本下限约为每百万 token 0.28 美元(H100)或 0.16 美元(4090)。这只是数量级,吞吐一变结论就变。

这个数量级能解释第二部分的一个现象。 DeepSeek V4 Flash 的官方价是每百万 token 0.094 美元,低于上面两条成本线;GLM-5.3 Flash 官方 0.25 美元,也在线附近。当厂商的官方价已经低于单卡租赁的成本线,中转站就没有任何空间靠自己部署来压价,只能按面板倍率卖,结果就是 869% 和 123%。国产厂商把官方价压到算力成本线以下,等于把中转层从自己的分销体系里挤出去了。 这是一个厂商的渠道策略选择,对买家意味着直接买官方,对中转站意味着国产模型只能当搭售品。

GPUVast.ai 按需中位 $/hRunPod 安全云 $/h
RTX 40900.470.74
RTX 4090 D——
RTX 50900.560.99
RTX 5090 D——
RTX A60000.400.53
RTX PRO 6000——
L40S0.741.09
V100 32GB——
开源模型官方 $/M中转中位 $/M折价率官方价是否低于 H100 单卡成本线(约 $0.297/M)
DeepSeek V4 Flash0.0940.668711%是
Qwen 3.7 Flash0.1301.19913%是
GLM-5.3 Flash0.1400.312223%是
DeepSeek V4.1 Flash0.2900.594205%是
Qwen 3.8 Flash0.4700.40185%否
DeepSeek V4 Pro0.6962.44350%否
MiniMax M31.200.99883%否
GLM-5.3 Flashx1.250.64952%否
Qwen 3.7 Plus1.281.1993%否
GLM-5.22.043.33163%否
GLM-5.34.404.1694%否
Qwen 3.7 Max4.424.2897%否
Qwen 3.8 Max6.004.2871%否
Kimi K315.0011.5877%否

成本线按口径文档第 13 节假设(H100 $3.21/h、3000 token/秒)粗算,只说明数量级。

六、这些数字对不同的人意味着什么

我们不推荐任何一家站,以下只是把测量结果翻译成各方需要面对的事实。

买家。 如果你买的是海外闭源模型,中转站有 5 到 7 倍的价差,但价格越接近 15% 这条线,你越需要问一句"这个价格从哪来",因为在合规采购的假设下它算不平;一致性探针与能力抽样是你能自己做的核对,我们的测试页与命令行工具是免费的。如果你买的是国产开源模型,直接向厂商买,中转站没有价格优势,多数时候更贵。同一个模型不同站差 1.3 倍,比价值得花十分钟。

站长。 价格已经趋同,一半的站在同一条线上,靠价格拉不开差距。能拉开的只有两样:可验证的稳定(7 天 99.9% 以上,本期只有 173 个站做到)和可验证的一致性。我们给站长的免费核验就是把这两样变成一个公开标识;申请的站越多,"没申请"本身就越是一个信号。

模型厂商。 国产厂商的官方定价已经低到中转层无法转售,这意味着渠道下沉的责任全在厂商自己;海外厂商的产品在中国市场有一个自己看不见的、以 15% 定价的分销层,规模是 1803 个站里的 303 个。

研究者与媒体。 请引用点位而不是折价率快照,引用"国产 97% / 海外 15%"这一组对比而不是"全市场 77%"这一个数;前者稳定,后者随样本变。Sub2API 一族的规模是本期最值得记录的事实,它没有出现在任何公开统计里。

七、下期观察点

  1. 国产模型在中转站的溢价是否收敛到 110% 以内(本期中位 97%,5 个模型高于 120%)。
  2. 探针 Key 充值后,一致性探针在按 15% 定价的站与按 100% 定价的站之间是否呈现系统性差异。这是区分第二部分三种机制的唯一办法。
  3. Sub2API 一族的套餐价:登录后读取,建立"每月多少钱、多少并发"的第二张价格表。
  4. 9 月 5 日批量收录的近 600 个站在 30 天后的存活率,作为这个市场"月度流失率"的第一个估计。
  5. GPT Image 的按 token 计价能否与按张参考对齐,把覆盖最广的图像模型纳入比率。
  6. 官方价变动的传导速度:厂商调价后,中转站的中位价多少天跟上。本期没有厂商调价,无法测。

口径与修正

全部数字来自站内每日自动测量:实付价 = 面板名义价 × 充值比例 ÷ 汇率;折价率 = 中位实付 ÷ 官方参考价;点位以 2026-09-02 为 100 链式计算。国产与海外按模型厂商注册地划分。成本下限的假设见口径文档第 13 节。本期做过三处方法修正:剔除我方断网轮次(第三部分);移除 114 个被误判为中转站的工具站与 3 个厂商官方域;修正把按秒计费的视频模型解析为按次的错误,作废 144 条旧行。修正记录永久公开在修正日志页。

定稿说明(2026-10-07 补记)。 本期原定 10 月 1 日定稿,但月报脚本当时只重算当月、缺了“次月给上月定稿”这一步,10 月 7 日自查时才发现。为了不把 10 月的数据混进 9 月,定稿原样沿用 9 月 30 日 04:55(北京)的最后一次计算(区间 9 月 2 日至 30 日),没有重算;10 月 1 日发布的 GitHub Release 附件已同步换成定稿版。上文的分析写于 9 月 16 日、基于 9 月 2 日至 15 日的数据,定稿时没有改写其中的判断;整月的期末数字以各节下方的表格为准。这次延误已记入修正日志。

全部指标定义见 口径与定义;原始数据:2026-09.json、price-index.json、data_v2.json。月中每天重算数字,月底定稿并标"定稿";分析文字随定稿一并更新。

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司南实验室,《中国模型 API 中转市场月报 · 2026 年 9 月(创刊号)》,2026-09-30,https://compute.sinanlab.com/report/2026-09(访问日期 ____)Sinan Lab, "中国模型 API 中转市场月报 · 2026 年 9 月(创刊号)", 2026-09-30, https://compute.sinanlab.com/report/2026-09 (accessed ____)

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