feat: 缓存计费细分、能力匹配优化、用户模型调用计数

1. 缓存创建 tokens 区分 5min/1h TTL，支持按缓存时长差异化计费
   - Usage 表新增 cache_creation_input_tokens_5m/1h 字段
   - Claude handler 解析新格式 (ephemeral_5m/1h, claude_cache_creation_5/1h)
   - 计费规则支持 cache_ttl_pricing 覆盖 cache_creation 价格

2. 能力匹配机制优化
   - COMPATIBLE 能力不再硬过滤，改为排序阶段通过 capability_miss_count 优先级处理
   - cache_1h 改为 COMPATIBLE + REQUEST_PARAM（自动检测请求体中的 ttl=1h）
   - gemini_files 改为 EXCLUSIVE + REQUEST_PARAM（自动检测 fileData.fileUri）
   - 移除前端模型偏好/能力配置 UI（不再需要用户手动配置）

3. 新增用户-模型维度调用次数计数器 (UserModelUsageCount)
   - 原子递增，避免从 Usage 表聚合查询
   - 前端模型目录和用户可用模型列表展示调用次数

4. 其他改进
   - global_model_id 改为必填（NOT NULL），清理孤立模型
   - 模型映射对话框支持从上游获取模型列表并分组折叠
   - 端点测试不再依赖端点启用状态
   - 异步任务页面对普通用户隐藏用户信息列
   - Dashboard 响应式布局断点调整 (sm -> lg)
   - 号池管理仅展示已启用号池的提供商

src/models/api.py

@@ -577,7 +577,7 @@ class ModelResponse(BaseModel):
 
     id: str
     provider_id: str
-    global_model_id: str | None
+    global_model_id: str
     provider_model_name: str
     provider_model_mappings: list[dict] | None = None
 
@@ -612,7 +612,7 @@ class ModelResponse(BaseModel):
     created_at: datetime
     updated_at: datetime
 
-    # 关联的 GlobalModel 信息（如果有）
+    # 关联的 GlobalModel 信息
     global_model_name: str | None = None
     global_model_display_name: str | None = None
 
@@ -744,6 +744,8 @@ class PublicGlobalModelResponse(BaseModel):
     supported_capabilities: list[str] | None = None
     # 模型配置（JSON）
     config: dict | None = None
+    # 调用次数
+    usage_count: int = 0
 
 
 class PublicGlobalModelListResponse(BaseModel):

src/models/database.py

@@ -1001,8 +1001,8 @@ class GlobalModel(ExportMixin, Base):
     #             "cache_creation_price_per_1m": 3.75,  # 可选
     #             "cache_read_price_per_1m": 0.30,      # 可选
     #             "cache_ttl_pricing": [                 # 可选：按缓存时长分价格
-    #                 {"ttl_minutes": 5, "cache_read_price_per_1m": 0.30},
-    #                 {"ttl_minutes": 60, "cache_read_price_per_1m": 0.50}
+    #                 {"ttl_minutes": 5, "cache_creation_price_per_1m": 3.75, "cache_read_price_per_1m": 0.30},
+    #                 {"ttl_minutes": 60, "cache_creation_price_per_1m": 6.00, "cache_read_price_per_1m": 0.50}
     #             ]
     #         },
     #         {"up_to": null, "input_price_per_1m": 1.25, ...}
@@ -2700,5 +2700,36 @@ class GeminiFileMapping(Base):
     )
 
 
+class UserModelUsageCount(Base):
+    """用户-模型维度调用次数计数器
+
+    每个用户对每个模型维护一个原子递增的计数器，
+    避免从 Usage 表聚合查询，查询性能 O(N) 其中 N 是用户使用过的模型数。
+    """
+
+    __tablename__ = "user_model_usage_counts"
+
+    id = Column(String(36), primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()))
+    user_id = Column(String(36), ForeignKey("users.id", ondelete="CASCADE"), nullable=False)
+    model = Column(String(100), nullable=False)
+    usage_count = Column(Integer, default=0, nullable=False)
+
+    created_at = Column(
+        DateTime(timezone=True), default=lambda: datetime.now(timezone.utc), nullable=False
+    )
+    updated_at = Column(
+        DateTime(timezone=True),
+        default=lambda: datetime.now(timezone.utc),
+        onupdate=lambda: datetime.now(timezone.utc),
+        nullable=False,
+    )
+
+    __table_args__ = (
+        UniqueConstraint("user_id", "model", name="uq_user_model_usage_count"),
+        Index("idx_user_model_usage_user", "user_id"),
+        Index("idx_user_model_usage_model", "model"),
+    )
+
+
 # 导入扩展的数据库模型
 from .database_extensions import ApiKeyProviderMapping, ProviderUsageTracking

src/models/model.py

@@ -69,8 +69,8 @@ class GlobalModel(ExportMixin, Base):
     #             "cache_creation_price_per_1m": 3.75,  # 可选
     #             "cache_read_price_per_1m": 0.30,      # 可选
     #             "cache_ttl_pricing": [                 # 可选：按缓存时长分价格
-    #                 {"ttl_minutes": 5, "cache_read_price_per_1m": 0.30},
-    #                 {"ttl_minutes": 60, "cache_read_price_per_1m": 0.50}
+    #                 {"ttl_minutes": 5, "cache_creation_price_per_1m": 3.75, "cache_read_price_per_1m": 0.30},
+    #                 {"ttl_minutes": 60, "cache_creation_price_per_1m": 6.00, "cache_read_price_per_1m": 0.50}
     #             ]
     #         },
     #         {"up_to": null, "input_price_per_1m": 1.25, ...}
@@ -132,9 +132,7 @@ class Model(ExportMixin, Base):
 
     设计原则:
     - Model 表示 Provider 对某个模型的具体实现
-    - global_model_id 可为空：
-      - 为空时：模型尚未关联到 GlobalModel，不参与路由
-      - 不为空时：模型已关联 GlobalModel，参与路由
+    - global_model_id 必填，必须关联到一个 GlobalModel
     - provider_model_name 是 Provider 侧的实际模型名称 (可能与 GlobalModel.name 不同)
     - 价格和能力配置可为空，为空时使用 GlobalModel 的默认值
     """
@@ -154,8 +152,8 @@ class Model(ExportMixin, Base):
 
     id = Column(String(36), primary_key=True, default=lambda: str(uuid.uuid4()), index=True)
     provider_id = Column(String(36), ForeignKey("providers.id"), nullable=False)
-    # 可为空：NULL 表示未关联，不参与路由；非 NULL 表示已关联，参与路由
-    global_model_id = Column(String(36), ForeignKey("global_models.id"), nullable=True, index=True)
+    # 必须关联一个 GlobalModel
+    global_model_id = Column(String(36), ForeignKey("global_models.id"), nullable=False, index=True)
 
     # Provider 映射配置
     provider_model_name = Column(String(200), nullable=False)  # Provider 侧的主模型名称

src/models/pydantic_models.py

@@ -19,6 +19,9 @@ class CacheTTLPricing(BaseModel):
     cache_creation_price_per_1m: float = Field(
         ..., ge=0, description="该时长的缓存创建价格/M tokens"
     )
+    cache_read_price_per_1m: float | None = Field(
+        None, ge=0, description="该时长的缓存读取价格/M tokens"
+    )
 
 
 class PricingTier(BaseModel):
@@ -313,8 +316,8 @@ class ImportFromUpstreamSuccessItem(BaseModel):
 
     model_id: str = Field(..., description="上游模型 ID")
     provider_model_id: str = Field(..., description="Provider Model ID")
-    global_model_id: str | None = Field("", description="GlobalModel ID（如果已关联）")
-    global_model_name: str | None = Field("", description="GlobalModel 名称（如果已关联）")
+    global_model_id: str = Field(..., description="GlobalModel ID")
+    global_model_name: str = Field(..., description="GlobalModel 名称")
     created_global_model: bool = Field(
         False, description="是否新创建了 GlobalModel（始终为 false）"
     )

src/models/usage.py

@@ -71,6 +71,8 @@ class Usage(Base):
     # 缓存相关 tokens (for Claude models)
     cache_creation_input_tokens = Column(Integer, default=0)
     cache_read_input_tokens = Column(Integer, default=0)
+    cache_creation_input_tokens_5m = Column(Integer, default=0)  # 5min TTL 缓存创建
+    cache_creation_input_tokens_1h = Column(Integer, default=0)  # 1h TTL 缓存创建
 
     # 成本计算
     input_cost_usd = Column(Float, default=0.0)