| # | 具体模型 | 通道 | 服务别名 | 配置 | 生产评级 | 综合分 | 样本 | 成功率 | P50 ms | P95 ms | P99 ms | 首字 ms | $/1M tok | 接入建议 |
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评分构成与通道级一致：稳定性 40% · 速度 25%（P50/P95 加权）· 首字 10%（流式样本 ≥5 才计）· 成本 15% · 样本置信 10%（100 次封顶）。样本 <20 只标"样本不足"；网关层失败行不参与排名。"$/1M tok" 为按部署配置单价折算的应计成本。
| # | 通道 | 配置 | 生产评级 | 综合分 | 样本 | 成功率 | P50 ms | P95 ms | P99 ms | $/1M tok | 接入建议 |
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评分构成：稳定性 40%（尝试成功率）· 速度 25%（P50/P95 加权）· 首字 10%（流式样本 ≥5 才计）· 成本 15%（零成本满分）· 样本置信 10%（100 次封顶）。样本 <20 次只标"样本不足"不给生产评级；非 active 通道最高只评"未挂载"。评级随窗口切换重算。
| 通道 | 配置 | 样本 | 成功率 | P50 ms | P95 ms | P99 ms | 首字 ms | 输入 tok | 输出 tok | 花费 $ | 折合 $/1M tok |
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| # | 模型 | 部署点 | 角色 | 样本 | 成功率 | P50 ms | P95 ms | tokens | 最近调用 |
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| # | 模型 | 部署点 | 角色 | 样本 | 成功率 | P50 ms | P95 ms | tokens | 最近调用 |
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| key 别名 | 请求 | 成功率 | 用过模型数 | 输入 tok | 输出 tok | 花费 $ | |
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"用过模型数" = 时间窗内该 key 调用过的不同具体模型。展开区的"配置口径"解析自 config.yaml model_list（别名 → 部署点全集）；未触达 = 挂载了但延迟路由/冷却从未把该 key 的流量导过去，可用来发现冷备冗余或配置浪费。
样本 = 尝试行。LiteLLM 每次重试尝试各记一行，"成功率"是单通道质量；业务真实成败看首屏端到端成功率（每笔业务请求一行终态）。
端到端成功率有 ≤0.2pp 高估。不可重试错误（如非标准错误体的 APIError）的失败行会被计入"被重试救回"，LiteLLM 失败行不存状态码，无法完美区分。
花费是应计成本，不是账单。按部署级配置单价折算；通道处于免费额度期内时实际账单为 0。相对比较（谁贵谁省）可靠，绝对金额以控制台账单为准。
样本量天然不均。延迟路由会把流量导向快通道，对比稳定性先看样本量；测试期实验（金丝雀、故障演练）的失败也进统计。
首字延迟（TTFT）只统计流式样本（首末时间差 >200ms 判定），非流式请求不参与该列。
「模型对比」是模型 × 通道粒度。模型名取 SpendLogs 的 model 字段（上游真实模型名，去掉 openai/ 前缀展示）；同一模型部署在多个通道时各占一行，对比的是"这模型在哪家跑"。未到达任何上游的网关层失败（重试耗尽/无可用通道）单列在表尾，不参与排名。
「虚拟 key × 模型」的配置口径解析自 config.yaml model_list（别名 → 部署点全集），不含 key 级模型白名单（如单独配置过，以网关实际鉴权为准）。