AI工具网络：使用 ChatGPT、Claude、Gemini 的网络条件与自测方法

使用 ChatGPT、Claude、Gemini 时，网络层面需满足出口 IP 类型与信誉、落地地区在服务范围内、分流固定节点、登录环境一致等条件，流量档位通常不是瓶颈；可用性需先确认分流再逐节点自测。

使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具时，网络层面需要满足的条件可以归为五个：节点出口 IP 的类型与信誉、节点落地地区是否在平台服务范围内、平台当前的风控策略、客户端能否让 AI 相关请求固定走同一组节点、账号登录环境是否保持一致。验证的方法是先确认分流，再逐节点测试登录与对话，并记录时间与地区。本站 17 个品牌的 AI 字段均为 Vendor Data 或 Not Tested，没有实测，所有可用性表述均为条件化。

核心结论与适用条件

• 如果你的 AI 使用以文本对话、编程助手和 API 调用为主，那么流量档位几乎不构成约束，选型时应把注意力放在节点地区、IP 类型与分流能力上，价格带可以单纯按预算决定。
• 如果你频繁生成图像、使用语音对话或上传大量文件，那么流量会明显上升，需要回到每月流量估算与套餐档位的关系重新核对档位，但 IP 与地区仍是第一优先级。
• 如果你的客户端支持按域名分流并能把一组域名固定到指定节点或策略组，那么账号环境一致性可以通过配置解决；如果客户端只有全局模式或自动选择，那么环境漂移的风险需要通过手动固定节点来控制。
• 如果品牌资料提及 AI 场景，那么它在本站标记为 Vendor Data。品牌资料显示覆盖相关使用场景，具体可用性、解锁状态及节点表现可能随 IP、地区和平台策略变化，建议以最新实际测试结果为准。
• 如果你需要确定性的可用保证，那么本站无法提供，任何品牌资料也不应被理解为这种保证。AI 平台的策略变化是常态，自测与定期复测是唯一可靠的方法。

本页是 AI 场景专题的总览，负责搭建框架与导航。单个平台的节点选择、错误码含义、API 配置细节等由两个集群中的文章承接。

专题结构：chatgpt 集群与 workflow 集群

AI 场景专题按“平台侧”与“使用侧”分为两个集群。

chatgpt 集群以平台为中心，回答“平台在网络层面看什么”。它包含七篇文章：ChatGPT 节点选择的地区、IP 类型与可用性影响因素；ChatGPT 常见访问错误的含义与排查；Claude 访问的地区要求与网络注意事项；Gemini 可用地区与节点选择；IP 信誉与 AI 平台风控（为什么同一节点结果不同）；调用 AI API 时的代理、超时与稳定性配置；AI 账号与网络环境一致性。这一组文章的共同前提是：平台的判定规则不公开且会变化，文章只讨论公认的通用机制，不给出任何“某节点可用”的结论。

workflow 集群以用户工作流为中心，回答“我该怎么配置和使用”。它同样包含七篇：为 AI 服务单独配置分流规则；编程助手与 IDE 插件的代理设置；终端与命令行工具走代理的环境变量与常见坑；AI 工具的流量消耗估算（文本、图像、语音）；小团队共同使用 AI 工具的网络方案；AI 对话变慢时如何区分网络延迟与模型响应时间；按 AI 场景筛选品牌资料，从标签到实测的路径。

两个集群之间的关系是：chatgpt 集群解释“为什么会出问题”，workflow 集群解释“怎样减少问题并自行验证”。如果你是第一次为 AI 工具配置网络，建议先读 workflow 集群中的分流规则一篇，再读 chatgpt 集群中的账号一致性一篇。

Cluster · chatgpt

ChatGPT / Claude / Gemini

7 / 7

1. ChatGPT 节点选择：地区、IP 类型与可用性影响因素使用 ChatGPT 时应该如何选择节点？
2. ChatGPT 常见访问错误的含义与排查ChatGPT 出现访问错误时分别代表什么，怎么排查？
3. Claude 访问的地区要求与网络注意事项访问 Claude 时有哪些地区和网络方面的要求？
4. Gemini 可用地区与节点选择使用 Gemini 时节点地区应该怎么选？
5. IP 信誉与 AI 平台风控：为什么同一节点结果不同为什么同一个节点在不同时间访问 AI 平台的结果不同？
6. 调用 AI API 时的网络配置：代理、超时与稳定性调用 AI API 时网络层面需要怎么配置？
7. AI 账号与网络环境一致性：降低风控的使用习惯如何保持网络环境一致以减少 AI 账号风控？

Cluster · workflow

AI 工作流

7 / 7

1. 为 AI 服务单独配置分流规则如何让 AI 服务固定走指定节点？
2. 编程助手与 IDE 插件的代理设置IDE 和编程助手插件怎么设置代理？
3. 终端与命令行工具走代理：环境变量与常见坑如何让终端和命令行工具走代理？
4. AI 工具的流量消耗：文本、图像与语音场景估算日常使用 AI 工具大概消耗多少流量？
5. 小团队共同使用 AI 工具的网络方案小团队一起使用 AI 工具时网络方案怎么规划？
6. AI 对话变慢：区分网络延迟与模型响应时间AI 回复慢是网络问题还是模型本身的问题？
7. 按 AI 场景筛选品牌资料：从标签到实测的路径有 AI 使用需求时应该如何筛选品牌资料？

五个影响因素

把影响 AI 工具可用性的网络因素拆成五项，逐项说明它的作用机制、你能控制的程度、以及如何核对。

影响因素	作用机制（通用原理）	用户可控程度	核对方式	本站数据状态
IP 类型与信誉	平台会区分住宅、机房等 IP 类型，并根据该 IP 的历史行为（共享人数、异常请求）评估信誉；信誉低的出口更容易触发验证或拒绝	低：只能在品牌提供的节点中选择，无法改变节点 IP 的历史	在客户端中逐节点测试登录与对话，记录触发验证的频率	Not Tested，节点 IP 类型待核实
节点落地地区	各平台维护服务地区列表，落地地区不在列表内的请求会被拒绝或限制功能	中：可以选择落地在支持地区的节点，但节点实际落地地区需自测	对照各平台官方说明的支持地区，用 IP 归属查询核对节点落地	Not Tested，落地地区待核实
平台策略	平台不定期调整对代理 IP 的识别规则、地区列表与风控阈值，节点未变但结果变化	无：完全由平台决定	关注平台官方公告；同一节点在不同日期复测	不适用（非品牌字段）
客户端分流	客户端按域名或 IP 把请求分配给节点；自动选择或负载均衡策略会让 AI 请求在节点间跳转	高：可通过规则集、策略组把 AI 域名固定到指定节点	检查客户端连接日志，确认 AI 域名命中预期规则与节点	不适用（用户配置）
账号一致性	平台把登录地区、设备指纹、IP 变化频率作为风控输入；环境频繁变化会增加验证与封禁概率	高：固定节点、减少跨地区切换、避免多人多地共用	记录每次登录使用的节点与地区，观察验证频率变化	不适用（用户行为）

下表把上述因素与品牌资料能提供的静态参数放在一起，标明单位、口径与来源，便于你知道“哪些能从资料查到，哪些必须自测”。

指标	单位	统计口径	对 AI 场景的意义	数据来源	更新时间
AI 场景资料状态	Vendor Data / Not Tested	品牌资料是否提及 AI 工具场景	仅表示资料提及，不表示可用	data/brands.json	2026-10-18
协议支持	文本	品牌资料标注（部分品牌待核实）	决定可用客户端范围，间接影响分流能力	data/brands.json（Vendor Data）	2026-10-18
客户端方式	文本	自研客户端 / 第三方订阅导入	第三方客户端通常有更细的分流与策略组控制	data/brands.json（Vendor Data）	2026-10-18
入门流量	GB / 月	品牌资料标注的入门档位	文本为主的 AI 使用对此不敏感	data/brands.json（Vendor Data）	2026-10-18
价格类型	年付折算价 / 月付价	品牌资料标注	月付价便于先小周期验证 AI 可用性	data/brands.json（Vendor Data）	2026-10-18
节点落地地区	文本	用户逐节点查询 IP 归属	决定是否在平台服务范围	待核实（Not Tested）	2026-10-18
节点 IP 类型	文本	用户逐节点查询	影响平台信誉评估	待核实（Not Tested）	2026-10-18
登录验证触发频率	次 / 周	用户在固定节点下记录	反映账号环境一致性效果	待核实（用户自测）	2026-10-18
对话请求延迟	ms	用户用客户端延迟测试或浏览器开发者工具测量	区分网络慢与模型慢	待核实（用户自测）	2026-10-18

自测步骤：从分流到复测

以下步骤不依赖任何品牌，适用于任何订阅。目的是用一致的方法得到属于你自己的 Measured Data。

1. 确认客户端的代理模式。桌面端区分系统代理与 TUN 模式，移动端区分 VPN 模式与仅代理指定应用。如果 AI 工具通过浏览器使用，系统代理通常足够；如果通过 IDE 插件、终端或脚本使用，需要确认这些进程确实走了代理，否则请求会直连并暴露真实地区。桌面客户端的 TUN 模式与系统代理差异和移动端客户端的分应用代理设置分别说明了配置位置。
2. 为 AI 域名建立独立规则。把 ChatGPT、Claude、Gemini 及其 API 域名放入一个规则集，指向一个固定节点或一个只包含少数同地区节点的策略组。不要让这组域名落入自动选择或负载均衡策略。
3. 查询候选节点的落地信息。连接节点后用 IP 归属查询确认出口地区，并与各平台当前官方说明的支持地区对照。本站不提供任何节点的落地数据，这一步必须由你完成。
4. 在同一节点下完成登录、发起对话、保持十分钟以上的连续使用。记录是否出现验证、拒绝或功能受限，以及出现的时间点。
5. 换到第二、第三个候选节点重复第四步，每个节点至少测两个不同时段。只测一次得到的结果不具有参考价值。
6. 测量延迟并与普通网页对比。如果 AI 页面加载和普通网页同样慢，问题在网络；如果普通网页正常而 AI 首字返回慢但随后流畅，问题更可能在模型侧。
7. 把结果写进使用记录：日期、节点、地区、平台、结果、触发验证的次数。一周后复测，对比结果是否稳定。统一的测试方法与记录口径可以直接套用。

完成这七步之后，你手里就有了一份属于自己的、带时间戳的可用性记录。它的可信度高于任何品牌资料，也高于任何第三方截图。

自测中有三个常见误区需要避开。一是只在白天测、只测一次就下结论，平台风控与节点负载都随时间变化，单次结果没有代表性。二是在多个节点之间快速反复切换登录，这本身就是环境漂移，会让测试过程污染账号的风控记录，正确做法是每个节点至少连续使用一个完整时段再切换。三是把浏览器扩展、系统代理和客户端规则混在一起使用，导致你并不清楚某次请求实际走了哪条路径；测试期间应只保留一种代理方式，并在客户端连接日志中逐条确认。如果你是在为团队或多台设备做验证，还需要把每台设备的客户端配置统一，否则不同设备得到的结果无法互相比较。

判断路径

Decision Path

AI 工具可用性问题的排查顺序

条件化判断

AI 工具无法正常使用
├─ 普通网页也打不开或极慢？
│  ├─ 是 → 网络连通性问题，先排查节点与客户端，不是 AI 场景特有问题
│  └─ 否 → 继续
├─ AI 请求是否命中了预期的分流规则？（查客户端连接日志）
│  ├─ 否 → 修正规则集或策略组，确保 AI 域名走固定节点
│  └─ 是 → 继续
├─ 节点落地地区是否在该平台当前支持列表内？
│  ├─ 否 → 更换落地地区，重新测试
│  └─ 是 → 继续
├─ 是否频繁出现验证或“异常活动”提示？
│  ├─ 是 → 多半是 IP 信誉或账号环境一致性问题
│  │     ├─ 固定节点一周后复测，观察频率是否下降
│  │     └─ 仍频繁 → 更换节点组或品牌，不要在同一出口反复尝试
│  └─ 否 → 继续
└─ 仅表现为响应慢
   ├─ 更换节点后改善 → 网络延迟问题
   └─ 更换节点无改善 → 模型响应时间问题，与机场无关

决策树仅用于梳理判断顺序，结论依赖你的实际网络环境与需求，不构成购买建议。

示例：如何读服务可用性矩阵

本站品牌详情页都带有一个服务可用性矩阵组件，下面以速界为例展示它的含义。选择速界作为示例，是因为它的 AI 字段原文带有“重点强调 ChatGPT、Claude、Gemini”的说明，而流媒体字段为 Not Tested，两种状态恰好同时出现，便于说明区别。

Service Availability Matrix

速界 · 服务可用性资料状态

• ChatGPTAI 工具
  Vendor Data品牌资料覆盖 · 未实测
• ClaudeAI 工具
  Vendor Data品牌资料覆盖 · 未实测
• GeminiAI 工具
  Vendor Data品牌资料覆盖 · 未实测
• Netflix流媒体
  Not Tested待核实 · 未实测
• Disney+流媒体
  Not Tested待核实 · 未实测
• TikTok流媒体
  Not Tested待核实 · 未实测

Vendor Data = 品牌公开资料提及，非本站实测；Not Tested = 无统一实测结果。品牌资料显示覆盖相关使用场景，具体可用性、解锁状态及节点表现可能随 IP、地区和平台策略变化，建议以最新实际测试结果为准。

矩阵中 ChatGPT、Claude、Gemini 三格显示 Vendor Data，意思是品牌公开资料提及了 AI 场景，本站据此标注，但没有实测；Netflix、Disney+、TikTok 三格显示 Not Tested，意思是资料没有给出统一结论，本站也没有实测。两种状态都不是可用性结论。矩阵中不会出现 Operational、Stable 或 Partial，因为这三种状态只用于 Measured Data，而本站目前对所有品牌都没有实测数据。看到 Vendor Data 时正确的理解是“值得按自测步骤验证”，而不是“可以放心使用”。你可以核对速界资料中 AI 场景的表述与限制，详情页会完整给出价格类型（25 元/月，月付价）、150GB 流量与待核实字段。

知识图谱：AI 工具网络

实体定义

“AI 工具网络”指为访问 ChatGPT、Claude、Gemini 等生成式 AI 服务及其 API 所需的网络条件集合。它不是一种线路类型或协议，而是对节点属性（IP 类型、地区）、客户端配置（分流、代理模式）与使用习惯（账号环境一致性）的综合要求。

相关概念

IP 信誉：平台根据某 IP 的历史请求行为、共享人数等维度形成的评估，信誉低的 IP 更容易被要求验证。地区判定：平台通过 IP 归属及其他信号判断用户所在地区，并据此决定是否提供服务。分流规则：客户端按域名、IP 段或进程把流量分配给不同节点或直连，是实现“AI 请求固定节点”的手段。TUN 模式：客户端在系统层面接管所有流量，使不遵守系统代理设置的程序也能走代理。环境漂移：短时间内登录地区、IP 或设备频繁变化的现象，是风控的重要输入。线路层面的 IEPL 与 IPLC 区别影响的是传输质量而非平台判定，可以在线路专题中了解隔离层级与传输路径；协议层面的 VLESS 等选择影响的是客户端兼容性，可以在协议专题中了解不同协议对客户端的要求。

技术参数

与 AI 场景相关的参数分为可查与需测两类。可查参数来自品牌资料：协议支持、客户端方式、入门流量、价格类型、AI 场景资料状态。需测参数包括：节点落地地区、节点 IP 类型、对话请求延迟、验证触发频率、分流命中率。本站对需测参数全部标注 Not Tested，不给出任何具体数值；读者可以用上文的七步自测得到自己的数据。

适用场景

AI 场景的典型用户包括：日常使用网页版 AI 对话的用户；在 IDE 中使用编程助手的开发者；通过 API 批量调用模型的脚本或应用；小团队共用 AI 订阅的工作组。这四类用户的共同点是对 IP 与地区敏感、对流量不敏感；差异在于代理配置的位置不同，前者靠浏览器与系统代理，后三者需要在程序、终端或 IDE 中显式配置。

对比依据

比较品牌在 AI 场景下的资料时，本站只使用 brands.json 中的字段：AI 字段状态与原文、协议、客户端方式、价格类型、流量。不使用任何“某品牌可用 / 不可用”的结论。需要同价格带比较时可以在横向对比专题查看价格带内的参数并列。

常见问题指向

“资料提及是否等于可用”“为什么昨天能用今天不能”“分流为什么重要”等问题在本页常见问题章节有条件化答案；更细的平台错误码、API 超时配置、IDE 代理设置由集群文章承接。机场服务的通用风险请阅读风险与注意事项专题。

资料提及 AI 场景的品牌

按 internal-links.json 的 topicBrands，与 AI 场景专题关联的品牌有六家。以下每家只写一句话，内容严格来自 brands.json，不含任何可用性判断。再次说明：品牌资料显示覆盖相关使用场景，具体可用性、解锁状态及节点表现可能随 IP、地区和平台策略变化，建议以最新实际测试结果为准。

• 光速云：2020 年开始运营，入门套餐年付折合约 7.5 元/月（年付折算价，需一次性支付整年，月付价待核实）、59GB，线路标注 IEPL 专线与企业级内网专线，协议 VLESS，场景标签含 AI 工具与流媒体。核对光速云资料中 AI 场景的表述与限制。
• 极连云：2024 年开始运营，入门套餐 18 元/月（月付价）、100GB，线路标注 IEPL 专线，协议待核实，客户端为自研加第三方，场景标签含 AI 工具、流媒体与综合型。核对极连云资料中 AI 场景的表述与限制。
• 光年梯：2025 年开始运营，入门套餐 18 元/月（月付价）、110GB，线路标注 IEPL 专线，协议 VLESS，场景标签含 AI 工具与流媒体。核对光年梯资料中 AI 场景的表述与限制。
• 速界：2024 年开始运营，入门套餐 25 元/月（月付价）、150GB，线路标注 IEPL 专线，协议 VLESS，资料重点强调 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 场景，流媒体字段为 Not Tested。详情页链接见上文示例章节。
• 快狸：2023 年开始运营，入门套餐 25 元/月（月付价）、150GB，线路标注 IEPL 专线，协议 VLESS，场景标签含 AI 工具、流媒体与综合型。核对快狸资料中 AI 场景的表述与限制。
• 全球云：2026 年开始运营，入门套餐 20 元/月（月付价）、120GB，线路标注 IEPL 专线，协议 VLESS，场景标签含 AI 工具与流媒体。核对全球云资料中 AI 场景的表述与限制。

六家中五家为月付价，便于先按月验证再决定周期；光速云为年付折算价，验证成本相对更高。六家之间没有排序，列表顺序与 brands.json 一致。也可以直接在品牌库中按 AI 工具标签筛选查看同一组品牌。

优点

从 AI 场景出发筛选的优点在于目标明确。第一，它把注意力从流量档位转移到真正相关的参数上，避免为用不到的大流量付费。第二，它天然要求分流配置，而分流配置一旦建立，也能改善其他场景的体验。第三，AI 场景的自测方法简单、成本低：一个账号、一个客户端、几个节点、一周时间，就能得到比任何资料更可靠的记录。第四，本站收录的六家关联品牌中有五家为月付价，先小周期验证的门槛不高。

限制

AI 场景选型的限制也很明确。第一，决定性因素中有两项（IP 信誉、平台策略）完全不在用户和品牌的控制范围内，再好的筹备也无法消除不确定性。第二，品牌资料对 AI 场景的描述普遍只有“提及”层级，缺少节点地区、IP 类型等关键细节，这些全部待核实。第三，本站没有任何 Measured Data，无法告诉你哪个节点在何时可用。第四，自测结果具有时效性，一周前的记录不代表现在。第五，不同平台的地区列表并不一致，为一个平台优化的节点选择未必适用于另一个。

风险提示

• 把“资料提及 AI 场景”理解为可用性承诺是最大的风险。本站所有 AI 字段均为 Vendor Data 或 Not Tested，不构成任何平台的可用承诺。
• 账号风控的后果由账号承担，与机场无关。频繁切换节点、多人多地共用账号都会提高风控概率，这类损失无法通过更换机场挽回。
• 机场服务的线路、节点、价格和套餐可能随时调整，下单前请以品牌官网实时信息为准。
• 建议先选择较短周期或较小套餐验证，再考虑长周期付费。年付折算价品牌（如光速云）在 AI 场景下的验证成本更高，需要格外谨慎。
• 本页不包含用户评价、亲自使用经历或测速推测。回到场景化选型总览可以看到 AI 场景与流媒体、轻度备用场景在筛选逻辑上的差别。

常见问题

使用 AI 工具对机场流量的要求高吗？

通常不高。纯文本对话每次交互传输的数据量很小，编程助手和 API 调用也以文本为主；只有频繁生成或上传图像、使用语音对话、批量处理文件时流量才会明显上升。对大多数 AI 用户来说，瓶颈是节点 IP 与地区是否被平台接受，而不是流量档位。

为什么同一个节点昨天能用 ChatGPT，今天却提示不可用？

最常见的原因是平台策略或 IP 信誉发生了变化：节点出口 IP 被更多用户共享后信誉下降、平台更新了对代理 IP 的识别规则、或节点所在地区被重新判定。节点本身没有变，变的是平台对它的评估。这也是本站不对任何品牌给出 AI 可用性承诺的原因。

AI 相关流量为什么要单独配置分流规则？

因为 AI 平台会把登录环境的一致性作为风控依据之一。如果客户端采用自动选择或负载均衡策略，AI 请求可能在不同节点之间跳转，表现为账号频繁从不同地区登录。单独为 AI 域名配置一个固定节点或固定策略组，可以减少这种环境漂移。

品牌资料写了支持 AI 工具，是不是就能放心用？

不能直接等同。资料提及 AI 场景在本站标记为 Vendor Data，含义只是品牌公开资料覆盖了这一用途。品牌资料显示覆盖相关使用场景，具体可用性、解锁状态及节点表现可能随 IP、地区和平台策略变化，建议以最新实际测试结果为准。购买前后都应按本页的自测步骤验证。

ServiceAvailabilityMatrix 里的 Vendor Data 和 Not Tested 分别代表什么？

Vendor Data 表示品牌公开资料提及了该服务对应的场景，本站只做整理，未实测；Not Tested 表示没有统一实测结果，资料也没有给出可引用的说明。两者都不是可用性结论，矩阵中不会出现 Operational 或 Stable 这类状态，因为本站目前没有任何 Measured Data。

访问 Claude 或 Gemini 时地区要求和 ChatGPT 一样吗？

不一样。三个平台各自维护服务地区列表并随时调整，同一个节点地区可能被某一平台接受而被另一平台拒绝。应分别在各平台官方说明中确认当前支持地区，再选择落地在该地区的节点测试，不能用一个平台的结果推断另一个平台。

AI 回复变慢是网络问题还是模型问题？

需要区分。网络问题通常表现为页面加载慢、请求超时、流式输出中途断开，更换节点后明显改善；模型问题表现为首字返回慢但之后输出连贯，更换节点无改善。可以同时打开一个普通网页对比加载速度，或用客户端的延迟测试辅助判断。

调用 AI API 和在网页里对话，网络要求有区别吗？

有区别。API 调用通常由脚本或程序发起，需要在代码、终端环境变量或 IDE 中显式配置代理，否则请求会直连；而且 API 请求对超时设置更敏感，长输出需要保持连接较长时间。网页对话则主要依赖浏览器走系统代理或 TUN 模式。

有 AI 需求时应该优先看哪些品牌？

本站不给出优先顺序。按 internal-links.json 的 topicBrands，资料提及 AI 场景的品牌有光速云、极连云、光年梯、速界、快狸、全球云六家，其中速界资料重点强调 ChatGPT、Claude、Gemini。这只是资料整理，六家之间没有排序，每家都需要你自行实测。

小团队共用一份订阅使用 AI 工具可行吗？

可行性取决于套餐的设备数限制、流量档位和团队成员的登录地区是否一致。多人从不同网络环境登录同一账号或同一组账号，本身就会增加风控触发的概率，与机场无关。团队方案应在设备数、分流一致性与账号隔离之间取舍，具体限制以品牌官网为准。

下一步

• 回到场景化选型总览，比较 AI 与流媒体、轻度场景的筛选差别
• 了解流媒体场景中解锁与稳定性的判断依据
• 查看客户端与配置专题，建立 AI 分流规则
• 按场景标签、价格类型与线路筛选品牌公开资料

下方卡片指向速界的官方注册/推广链接，放在这里是因为其资料重点强调 AI 场景且为月付价，便于先按月验证；这不构成推荐，六家关联品牌均需自测。

官方注册/推广链接 · 透明披露

速界

入门 25元/月 月付 · 150GB · IEPL专线

速界资料重点强调 ChatGPT、Claude、Gemini 场景，入门为 25 元/月月付价，便于先小周期按本页自测步骤验证；AI 字段为 Vendor Data，不构成可用性承诺。

品牌提供的优惠码：sss1111（具体优惠内容以官网结算页为准，本站未核实）。 下方为推广链接：通过该链接注册，本站可能获得推广佣金；实际价格与套餐以官网为准。

前往速界官方注册页 ↗

信息来源与更新日期

• 信息来源：品牌公开资料/用户提供清单（data/brands.json、data/internal-links.json topicBrands），通用技术资料（IP 信誉、地区判定、分流规则、TUN 模式等公认原理）
• 数据核实日期：2026-10-18
• 最近更新时间：2026-10-18
• 本页所有品牌 AI 字段均为 Vendor Data 或 Not Tested；节点地区、IP 类型、延迟等均为待核实。本页不包含用户评价、亲自使用经历、测速推测或任何平台的可用性承诺。