rui40000andClaude Fable 5
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- 第三输出 usage_stats（STRING），三行格式： token消耗，输入：XXX，输出：XXX 模型类型：openai/gpt-5.4-nano [入$0.2/M 出$1.25/M] 价格换算，美元：XXX，人民币：XXX - 费用 = 响应 usage 的 token 数 × 快照单价（USD/百万token） - 新增可选参数 usd_to_cny（默认 7.2）供人民币换算，可按当日牌价调整 - 请求失败记 0 消耗；usage 缺失或单价未知的项显示 "?" Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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3.7 KiB
Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
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"""
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ZenMux 模型注册表
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=================
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从随包分发的 models_snapshot.json 加载模型清单，为节点提供：
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- all_model_labels() 全量「带价格」下拉标签，按厂商 → 模型排序聚类
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- default_model_label() 默认模型 openai/gpt-5.4-nano 对应的标签
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- label_to_model_id() 从下拉标签解析真实 model id（对旧标签/纯 id 也兼容）
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- model_prices() 按 model id 查（输入单价, 输出单价），USD/百万 token
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- model_label_by_id() 按 model id 生成当前快照的带价签标签
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标签格式（价格单位：USD / 百万 token）：
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openai/gpt-5.4-nano [入$0.04/M 出$0.32/M]
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标签第一个空格前恒为 model id，后端解析依赖这一点。
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快照可用 build_snapshot.py 随时重新拉取更新。
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"""
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import json
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import os
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DEFAULT_MODEL_ID = "openai/gpt-5.4-nano"
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_SNAPSHOT_PATH = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),
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"models_snapshot.json")
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def _fmt_price(v):
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"""10.0 -> '10'，0.04 -> '0.04'，None -> '?'。"""
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if v is None:
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return "?"
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try:
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s = f"{float(v):.4f}".rstrip("0").rstrip(".")
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return s if s else "0"
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except (TypeError, ValueError):
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return "?"
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def _make_label(m):
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return (f"{m['id']} "
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f"[入${_fmt_price(m.get('input_price'))}/M "
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f"出${_fmt_price(m.get('output_price'))}/M]")
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def _load_models():
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"""读取快照；文件缺失/损坏时退化为只含默认模型的最小清单。"""
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try:
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with open(_SNAPSHOT_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
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models = json.load(f)["models"]
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if models:
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return models
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except Exception as e:
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print(f"[Rui-Node] ZenMux 模型快照加载失败（{e}），退化为最小模型清单。"
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f"可运行 zenmux/build_snapshot.py 重新生成。")
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return [{
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"id": DEFAULT_MODEL_ID,
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"vendor": DEFAULT_MODEL_ID.split("/")[0],
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"input_price": None,
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"output_price": None,
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}]
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# 模块加载时构建一次即可（ComfyUI 启动时构建节点定义）
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_MODELS = _load_models()
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_LABELS = [_make_label(m) for m in _MODELS]
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_LABEL_TO_ID = {lb: m["id"] for lb, m in zip(_LABELS, _MODELS)}
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_KNOWN_IDS = {m["id"] for m in _MODELS}
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_ID_TO_MODEL = {m["id"]: m for m in _MODELS}
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def all_model_labels():
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return list(_LABELS)
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def default_model_label():
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for lb, m in zip(_LABELS, _MODELS):
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if m["id"] == DEFAULT_MODEL_ID:
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return lb
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return _LABELS[0]
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def model_prices(model_id):
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"""按 model id 查（输入单价, 输出单价），单位 USD/百万 token；未知模型 (None, None)。"""
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m = _ID_TO_MODEL.get(model_id)
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if not m:
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return (None, None)
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return (m.get("input_price"), m.get("output_price"))
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def model_label_by_id(model_id):
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"""按 model id 生成当前快照的带价签标签；未收录的 id 原样返回。"""
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m = _ID_TO_MODEL.get(model_id)
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return _make_label(m) if m else (model_id or "?")
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def label_to_model_id(label):
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"""
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从下拉标签解析 model id。三层兼容：
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1. 当前标签精确命中；
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2. 旧版工作流里存的标签（价格已变动）→ 取第一个空格前的 id 段；
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3. 用户直接填了纯 model id → 原样返回。
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解析不出（空串等）返回 None，由调用方兜底到默认模型。
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"""
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s = (label or "").strip()
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if not s:
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return None
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if s in _LABEL_TO_ID:
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return _LABEL_TO_ID[s]
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head = s.split(" ")[0].split("\t")[0]
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if head in _KNOWN_IDS:
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return head
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# 未收录的 id（快照偏旧但模型真实存在）也放行，交给服务端判定
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return head if head else None
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