Skip to main content

Quick Start

在 2 分钟内开始自动令牌追踪。

API Reference - Events Ingestion

完整的 API 文档用于导入使用事件。

API Reference - Meters

了解如何创建和配置用于计费的计量器。

Usage-Based Billing Guide

使用计量器的基于使用量计费的综合指南。
完美适用于 SaaS 应用、AI 聊天机器人、内容生成工具,以及任何需要基于使用量计费的 LLM 驱动的应用。

快速开始

仅需 2 分钟即可开始自动 LLM 令牌追踪:
1

Install the SDK

安装 Dodo Payments 收集蓝图:
2

Get Your API Keys

您需要两个 API 密钥:
  • Dodo Payments API 密钥:从 Dodo Payments Dashboard 获取
  • LLM 提供商 API 密钥:来自 AI SDK、OpenAI、Anthropic、Groq 等
将您的 API 密钥安全存储在环境变量中。切勿将其提交到版本控制。
3

Create a Meter in Dodo Payments

在追踪使用情况之前,请在您的 Dodo Payments 仪表板中创建一个计量器:
  1. 登录Dodo Payments Dashboard
  2. 导航到 产品 → 计量器
  3. 点击 “Create Meter”
  4. 配置您的计量器
    • 计量器名称:选择一个描述性的名称(例如,“LLM 令牌使用”)
    • 事件名称:设置一个唯一的事件标识符(例如,llm.chat_completion
    • 聚合类型:选择 sum 来累计令牌计数
    • 属性:选择要追踪的内容:
      • inputTokens - 追踪输入/提示令牌
      • outputTokens - 追踪输出/完成令牌(包括推理令牌,如适用)
      • totalTokens - 追踪合并输入+输出令牌
您在此设置的 事件名称 必须与传递给 SDK 的名称完全匹配(区分大小写)。
有关详细说明,请参阅基于使用量的计费指南
4

Track Token Usage

包装您的 LLM 客户端并自动开始追踪:
就是这样!现在每个 API 调用都会自动追踪令牌使用情况,并将事件发送到 Dodo Payments 进行计费。

配置

追踪器配置

在应用启动时创建一个追踪器,需使用以下必要参数:
string
必填
您的 Dodo Payments API 密钥。从 API 密钥页面 获取。
string
必填
追踪器的环境模式。
  • test_mode - 用于开发和测试
  • live_mode - 用于生产
在开发期间始终使用 test_mode 以避免影响生产指标。
string
必填
触发您计量器的事件名称。必须与您在 Dodo Payments 计量器中配置的名称完全匹配(区分大小写)。
此事件名称将您的追踪使用情况与正确的计量器链接以进行计费计算。

包装器配置

在包装您的 LLM 客户端时,提供以下参数:
object
必填
您的 LLM 客户端实例(OpenAI, Anthropic, Groq 等)。
string
必填
用于计费的唯一客户标识符。应与您在 Dodo Payments 中的客户 ID 匹配。
使用您的应用用户 ID 或客户 ID 以确保按客户准确计费。
object
可选的附加数据以附加到追踪事件。对于过滤和分析非常有用。

完整配置示例

自动追踪: SDK 在后台自动追踪令牌使用,不修改响应。您的代码保持干净,与使用原始提供商 SDK 完全相同。

支持的提供商

LLM 蓝图无缝支持所有主要 LLM 提供商和聚合器:
使用 Vercel AI SDK 进行通用 LLM 支持的使用追踪。
追踪的指标:
  • inputTokensinputTokens
  • outputTokens + reasoningTokensoutputTokens
  • totalTokenstotalTokens
  • 模型名称
通过 AI SDK 使用具有推理能力的模型(如 Google 的 Gemini 2.5 Flash,配备思考模式)时,推理令牌会自动计入 outputTokens 的计费中。
通过 OpenRouter 的统一 API 跟踪 200 多个模型的令牌使用。
追踪的指标:
  • prompt_tokensinputTokens
  • completion_tokensoutputTokens
  • total_tokenstotalTokens
  • 模型名称
OpenRouter 通过单一 API 提供来自 OpenAI、Anthropic、Google、Meta 和更多提供商的模型接入。
自动跟踪 OpenAI 的 GPT 模型的令牌使用。
追踪的指标:
  • prompt_tokensinputTokens
  • completion_tokensoutputTokens
  • total_tokenstotalTokens
  • 模型名称
追踪 Anthropic 的 Claude 模型的令牌使用。
追踪的指标:
  • input_tokensinputTokens
  • output_tokensoutputTokens
  • 计算得出的 totalTokens
  • 模型名称
通过 Groq 跟踪超快速 LLM 推理。
追踪的指标:
  • prompt_tokensinputTokens
  • completion_tokensoutputTokens
  • total_tokenstotalTokens
  • 模型名称
通过 Google GenAI SDK 跟踪 Google 的 Gemini 模型的令牌使用。
追踪的指标:
  • promptTokenCountinputTokens
  • candidatesTokenCount + thoughtsTokenCountoutputTokens
  • totalTokenCounttotalTokens
  • 模型版本
Gemini 思维模式: 使用带有思维/推理能力的 Gemini 模型时(如 Gemini 2.5 Pro),SDK 会自动将 thoughtsTokenCount(推理令牌)包含在 outputTokens 中,以准确反映完整的计算成本。

高级用法

多个提供商

通过单独的追踪器追踪不同时的 LLM 提供商使用情况:
为不同的提供商使用不同的事件名称以在您的计量器中分别跟踪使用情况。

Express.js API 集成

将 LLM 跟踪集成到 Express.js API 的完整示例:

跟踪哪些内容

每个 LLM API 调用都会自动发送一个使用事件到 Dodo Payments,其结构如下:

事件字段

string
此专属事件的唯一标识符。由 SDK 自动生成。格式:llm_[timestamp]_[random]
string
您在包装客户端时提供的客户 ID。用于计费。
string
触发您计量器的事件名称。与您的追踪器配置匹配。
string
事件发生时的 ISO 8601 时间戳。
object
令牌使用和附加追踪数据:
  • inputTokens - 使用的输入/提示令牌数量
  • outputTokens - 使用的输出/完成令牌数量(包括推理令牌,如适用)
  • totalTokens - 总令牌数(输入+输出)
  • model - 使用的 LLM 模型(例如,“gpt-4”)
  • provider - LLM 提供商(如在包装器元数据中包括)
  • 您在包装客户端时提供的任何自定义元数据
推理令牌: 对于具有推理能力的模型,outputTokens 自动包含完成令牌和推理令牌。
您的 Dodo Payments 计量器使用 metadata 字段(特别是 inputTokensoutputTokenstotalTokens)来计算使用量和计费。

最后修改于 2026年7月21日