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今天去试驾了SU7 Ultra，感觉试驾了个寂寞。
店里的人太忙了，根本顾不上你，时间太短。给你介绍也是心不在焉，一直在回消息。
试驾车还限速，加速到80km/h以上，动力就明显被限制了。
性能车限制性能，那还试驾Ultra干啥，试驾普通版就可以了。
店里的人太忙了，根本顾不上你，时间太短。给你介绍也是心不在焉，一直在回消息。
试驾车还限速，加速到80km/h以上，动力就明显被限制了。
性能车限制性能，那还试驾Ultra干啥，试驾普通版就可以了。
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最近用 Cline 通过自建的 LLM 路由调用 Gemini API（试了 gemini-2.5-pro-exp，用的 OpenAI 兼容模式），结果发现 Cline 统计的 Token 使用量高得离谱，比我后台通过接口返回的 usage 字段实际算出来的数值高出好几倍。
好奇去看了下 Cline 的代码，发现它处理 stream 响应时，会把收到的每一个 chunk 中包含的 usage 都累加起来。而 Gemini 的 OpenAI 兼容接口，恰好就是 每个 chunk 都带有 usage 信息。
看着错误的统计和费用估算不舒服，修改了响应输出逻辑，让它只在最后一个 chunk 输出 usage 信息。
Cline 的统计和实际数据对上之后，强迫症表示很满意。
好奇去看了下 Cline 的代码，发现它处理 stream 响应时，会把收到的每一个 chunk 中包含的 usage 都累加起来。而 Gemini 的 OpenAI 兼容接口，恰好就是 每个 chunk 都带有 usage 信息。
看着错误的统计和费用估算不舒服，修改了响应输出逻辑，让它只在最后一个 chunk 输出 usage 信息。
Cline 的统计和实际数据对上之后，强迫症表示很满意。
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感觉OpenRouter的tps计算方式针对gemini-2.5-pro-exp不太对，15,594 tokens/s也太夸张了，时间应该算上“思考过程”，因为completion_tokens的值包含了reasoning_tokens（虽然未输出）。
算上TTFT的时间，算出来的值还算符合直觉：144 tokens/s。
算上TTFT的时间，算出来的值还算符合直觉：144 tokens/s。
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