# 自荐 AI Bridgea用真实调用记录聊聊 API 倍率、缓存与响应速度 先说明AI Bridgea 是我自己在运营的多模型 API 中转站。这是一篇产品自荐不是第三方测评。下面的价格、缓存、延迟和统计数据都来自页面截图或调用记录只代表对应时间和样本不代表所有请求或长期 SLA。 ## 一个入口统一接入多模型 AI Bridgea 的定位是把不同模型和渠道放在一个入口中管理按模型查看协议和价格并追踪请求、Token 与费用。官网页面强调统一接入和清晰计费实际使用时仍建议先查看当前模型、渠道和价格再开始调用。  ## 倍率和实际账单要一起看 价格页面截图中CodeX 特惠渠道显示 **0.042x**同一组页面还展示了 GPT-PRO 混合 PLUS **0.105x**、GPT-平价 PRO **0.125x** 和 GPT-纯 PRO **0.165x** 等分组倍率。 这些是特定渠道、模型或活动页面的截图不能理解为全站统一价格。具体费用应以当前站内价格页和调用账单为准。  ## 高缓存样本与首字时间 下面三张调用记录截图的时间都在 **2026 年 10 月 2 日**模型为 gpt-5.6-sol调用记录中的分组倍率显示为 GPT-纯PRO 0.148x。它们可以用来观察长上下文和缓存命中情况下的实际表现但不是固定承诺。 - 一条记录显示输入 788,609、输出 1,426 tokens缓存输入约 786,944费用 $0.129484首字约 2.7 秒耗时约 1 分 4 秒。 - 另一条记录显示输入 771,144、输出 37 tokens缓存输入约 770,560费用 $0.115182首字约 2.6 秒耗时约 10 秒。 - 还有一条记录显示输入 740,775、输出 211 tokens缓存输入约 739,840费用 $0.112442首字约 2.2 秒耗时约 21 秒。 可以看到缓存命中比例很高时长上下文请求的费用可能明显低于完整按输入计费的直觉估算但总耗时仍会受到输出长度、网络、模型负载和请求内容影响。截图里的首字时间大约在 2.23.2 秒不应改写成每次都能在 1 秒内返回。    ## 统计数据如何解读 模型调用分析页面的一组统计截图显示总调用数 12,228总额度 $45.7总 Token 数约 19 亿平均 RPM 0.85平均 TPM 135 万性能健康区域显示整体成功率 93.73%、平均延迟 24.82 秒、吞吐量 50.7 t/s。 同一页面列出的模型级成功率包括gpt-6.1-sol 96.63%、gpt-6-astra 99.63%、gpt-5.6-luna 99.00%、gpt-5.6-sol 99.77% 和 claude-sonnet-5-5 100.00%。 由于截图没有显示统计周期和完整样本范围这些数字只能作为当时页面的统计快照不能包装成全站可用率或 SLA。浅色和深色截图展示的是同一组统计数据。   ## 适合什么场景 如果你需要在 Codex、脚本或自己的 AI 应用中接入多个模型可以把 AI Bridgea 当作一个统一的调用入口再根据模型、渠道、价格和实际日志做选择。建议使用自己的真实任务测试并同时查看请求、缓存、Token、费用和响应时间。 项目地址https://aibridgea.com/