实例
基础
查询包年包月实例的账单
GET
/
openapi
/
v1
/
billing
/
bill
/
monthly
/
list
Copy
Ask AI
curl --request GET \
--url https://api.ppinfra.com/openapi/v1/billing/bill/monthly/list \
--header 'Authorization: <authorization>'
Copy
Ask AI
{
"bills": [
{
"userId": "<string>",
"memberId": "<string>",
"startTime": "<string>",
"endTime": "<string>",
"productName": "<string>",
"productCategory": "<string>",
"ownerID": "<string>",
"tradeMode": "<string>",
"tradeType": "<string>",
"basePrice": "<string>",
"billNum": "<string>",
"amount": "<string>",
"voucherAmount": "<string>",
"payAmount": "<string>",
"payAmountDisplay": "<string>",
"pricePrecision": "<string>",
"createTime": "<string>",
"cycle": "<string>",
"storageDays": "<string>"
}
]
}
请求头
Bearer 身份验证格式,例如:Bearer {{API 密钥}}。
查询参数
产品类型。取值:
- summary:总账单。
- gpu:GPU 实例。
- serverless:Serverless Endpoint。
- cloud_storage:存储资源。
产品名称。支持模糊匹配。
要查询的账单的开始时间。
要查询的账单的结束时间。
指定 实例 ID 查询。
响应参数
包年包月账单信息。
用户账号 ID。
子用户账号 ID。
包年包月账单的开始时间。格式为 Unix 时间戳。
包年包月账单的结束时间。格式为 Unix 时间戳。
产品名称,即实例规格名称。
产品分类,即实例规格分类。
实例 ID。
计费方式。取值为 monthly 表示包年包月。
包年包月类型。取值:
- monthly_new_buy:新购。
- monthly_re_buy:续费。
- monthly_re_config:扩容。
单价。单位为元/月。
用量。
- 当产品类型为 gpu 时,表示 GPU 卡数 * 包月时间。
- 当产品类型为 cloud_storage 时,表示存储容量大小。
总价。
代金劵抵扣费用。
现金支付费用。
该参数无意义。payAmountDisplay = payAmount / 10000。
价格精度。单价(元)= 单价 / 10000 / pricePrecision。
账单创建时间。格式为 Unix 时间戳。
计费周期。
存储资源使用的时长。单位为天。
Copy
Ask AI
curl --request GET \
--url https://api.ppinfra.com/openapi/v1/billing/bill/monthly/list \
--header 'Authorization: <authorization>'
Copy
Ask AI
{
"bills": [
{
"userId": "<string>",
"memberId": "<string>",
"startTime": "<string>",
"endTime": "<string>",
"productName": "<string>",
"productCategory": "<string>",
"ownerID": "<string>",
"tradeMode": "<string>",
"tradeType": "<string>",
"basePrice": "<string>",
"billNum": "<string>",
"amount": "<string>",
"voucherAmount": "<string>",
"payAmount": "<string>",
"payAmountDisplay": "<string>",
"pricePrecision": "<string>",
"createTime": "<string>",
"cycle": "<string>",
"storageDays": "<string>"
}
]
}
助手
Responses are generated using AI and may contain mistakes.