Open-Meteo API 多坐标请求的计费机制与技术实现解析

核心计费模型

Open-Meteo的API采用基于计算复杂度的动态计费机制，其核心原则是：API调用成本与请求的数据量呈正相关。基础计费单元为单次HTTP请求，但会根据以下维度进行加权计算：

1. 气象变量维度
   默认包含10个气象变量为1个API调用基数，每增加10个变量叠加0.1个权重。例如请求15个变量时，计费系数为1.5。

2. 时间跨度维度
   7天数据量为基准单位，每增加7天叠加1个权重。例如4周(28天)数据请求，计费系数为3.0。

多坐标请求的计费规则

当API请求包含多个地理坐标时，系统采用乘积式计算模型：

总API调用量 = max(1, 单坐标计算值) × 坐标数量

这意味着：

• 单坐标简单请求（≤10变量且≤7天）时，N个坐标按N次调用计算
• 复杂请求会先计算单坐标权重，再乘以坐标总数
• 系统设置1000个坐标的上限，超过需分批次请求

技术实现考量

1. 数据库架构影响
   当前时序数据库结构对多坐标查询存在性能瓶颈，特别是高频时间序列数据的并行检索会显著增加I/O负载。

2. 优化方案建议

   • 小范围区域查询：优先使用POST方式提交JSON格式坐标，避免GET URL长度限制
   • 大范围静态数据：考虑预生成栅格数据服务（未来可能提供）
   • 动态交互场景：建议采用分块加载策略，结合前端LOD(Level of Detail)技术

最佳实践指南

1. 变量选择优化
   使用hourly/daily参数精确指定所需变量，避免默认全量返回。

2. 时间范围控制
   对历史数据分析建议采用分时段滚动请求，而非单次大跨度查询。

3. 坐标聚合策略
   相邻坐标可考虑使用网格插值，通过降低空间分辨率减少请求点数。

4. 缓存机制
   对静态坐标点建议实现本地缓存，有效降低重复查询成本。

未来演进方向

项目团队正在评估专用端点设计方案，可能包括：

• 区域栅格数据批量接口
• 时空立方体查询优化
• 流式传输协议支持 这些改进将更好地支持气象地图等需要高密度空间数据的应用场景。