Expose cache hit rate and model distribution in AI usage API

[leoxk]

⚠️ 提交说明 / PR Notice

Important

• 请提供人工撰写的简洁摘要，避免直接粘贴未经整理的 AI 输出。

📝 变更描述 / Description

扩展 username-scoped AI Usage API，在每个 API key 的现有滚动 Token 统计旁增加 7 天缓存命中率和模型分布。缓存命中率按 cache_tokens / prompt_tokens 计算；模型分布按输入与输出 Token 总量降序返回。响应升级为 schema version 4，现有字段保持不变。

🚀 变更类型 / Type of change

• 🐛 Bug 修复 (Bug fix)
• ✨ 新功能 (New feature)
• ⚡ 性能优化 / 重构 (Refactor)
• 📝 文档更新 (Documentation)

🔗 关联任务 / Related Issue

• 无

✅ 提交前检查项 / Checklist

• 人工确认: 我已亲自整理并撰写此描述，没有直接粘贴未经处理的 AI 输出。
• 非重复提交: 我已搜索现有的 Issues 与 PRs，确认不是重复提交。
• Bug fix 说明: 本变更不是 Bug fix。
• 变更理解: 我已理解这些更改的工作原理及可能影响。
• 范围聚焦: 本 PR 未包含任何与当前任务无关的代码改动。
• 本地验证: 已在本地运行并通过测试。
• 安全合规: 代码中无敏感凭据，且符合项目代码规范。

📸 运行证明 / Proof of Work

• go test ./model ./service ./router 通过。
• go test ./... 中所有可编译包通过；仓库根包因未生成 web/classic/dist/index.html 无法在纯后端检出中编译，这是现有前端构建前置条件。
• 生产只读查询计划显示 7 天明细读取约 122 ms；接口结果继续使用现有 5 分钟缓存。