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Quick Start

Beginnen Sie in 2 Minuten mit der automatischen Token-Verfolgung.

API Reference - Events Ingestion

Vollständige API-Dokumentation zum Erfassen von Nutzungsereignissen.

API Reference - Meters

Erfahren Sie, wie Sie Zähler für die Abrechnung erstellen und konfigurieren.

Usage-Based Billing Guide

Umfassender Leitfaden zur nutzungsbasierten Abrechnung mit Zählern.
Perfekt für SaaS-Apps, KI-Chatbots, Content-Generierungstools und jede LLM-gestützte Anwendung, die nutzungsbasierte Abrechnung benötigt.

Schnellstart

Starten Sie mit der automatischen LLM-Token-Verfolgung in nur 2 Minuten:
1

Install the SDK

Installieren Sie die Dodo Payments Ingestion Blueprints:
2

Get Your API Keys

Sie benötigen zwei API-Schlüssel:
  • Dodo Payments API-Schlüssel: Holen Sie ihn sich vom Dodo Payments Dashboard
  • LLM-Anbieter API-Schlüssel: Von AI SDK, OpenAI, Anthropic, Groq usw.
Speichern Sie Ihre API-Schlüssel sicher in Umgebungsvariablen. Kommittieren Sie sie niemals in die Versionskontrolle.
3

Create a Meter in Dodo Payments

Bevor Sie die Nutzung verfolgen, erstellen Sie einen Zähler in Ihrem Dodo Payments Dashboard:
  1. Anmelden beim Dodo Payments Dashboard
  2. Navigieren zu Produkte → Zähler
  3. Klicken Sie auf „Zähler erstellen“
  4. Konfigurieren Sie Ihren Zähler:
    • Zählername: Wählen Sie einen beschreibenden Namen (z. B. „LLM Token Usage“)
    • Ereignisname: Legen Sie eine eindeutige Ereigniskennzeichnung fest (z. B. llm.chat_completion)
    • Aggregationstyp: Wählen Sie sum, um Token-Zahlen aufzusummieren
    • Über Eigenschaft: Wählen Sie, was verfolgt werden soll:
      • inputTokens – Eingabe-/Prompt-Token verfolgen
      • outputTokens – Ausgabe-/Completion-Token verfolgen (schließt Reasoning-Token ein, falls zutreffend)
      • totalTokens – Kombination aus Eingabe- und Ausgabetoken verfolgen
Der Ereignisname, den Sie hier festlegen, muss exakt mit dem übereinstimmen, was Sie an das SDK übergeben (Groß-/Kleinschreibung beachten).
Für detaillierte Anweisungen siehe den Usage-Based Billing Guide.
4

Track Token Usage

Umwickeln Sie Ihren LLM-Client und beginnen Sie automatisch mit der Verfolgung:
Das war’s! Jeder API-Aufruf verfolgt jetzt automatisch den Token-Verbrauch und sendet Ereignisse zur Abrechnung an Dodo Payments.

Konfiguration

Tracker-Konfiguration

Erstellen Sie einen Tracker einmal beim Start der Anwendung mit diesen erforderlichen Parametern:
apiKey
string
erforderlich
Ihr Dodo Payments API-Schlüssel. Erhalten Sie ihn auf der API Keys-Seite.
environment
string
erforderlich
Der Umgebungsmodus für den Tracker.
  • test_mode – Für Entwicklung und Tests verwenden
  • live_mode – Für die Produktion verwenden
Verwenden Sie während der Entwicklung immer test_mode, um Produktionsmetriken nicht zu beeinflussen.
eventName
string
erforderlich
Der Ereignisname, der Ihren Zähler auslöst. Muss exakt mit der Konfiguration Ihres Dodo Payments-Zählers übereinstimmen (Groß-/Kleinschreibung beachten).
Dieser Ereignisname verknüpft Ihre verfolgte Nutzung mit dem richtigen Zähler für die Abrechnungsberechnungen.

Wrapper-Konfiguration

Beim Umwickeln Ihres LLM-Clients geben Sie diese Parameter an:
client
object
erforderlich
Ihre LLM-Clientinstanz (OpenAI, Anthropic, Groq usw.).
customerId
string
erforderlich
Die eindeutige Kundenkennung für die Abrechnung. Diese sollte mit Ihrer Kunden-ID in Dodo Payments übereinstimmen.
Verwenden Sie die Benutzer-ID oder Kunden-ID Ihrer Anwendung für eine genaue Abrechnung pro Kunde.
metadata
object
Optionale zusätzliche Daten, die an das Tracking-Ereignis angehängt werden. Nützlich zum Filtern und Analysieren.

Vollständiges Konfigurationsbeispiel

Automatische Verfolgung: Das SDK verfolgt Token-Nutzung automatisch im Hintergrund, ohne die Antwort zu verändern. Ihr Code bleibt sauber und identisch zur Nutzung der ursprünglichen Provider-SDKs.

Unterstützte Anbieter

Das LLM Blueprint funktioniert nahtlos mit allen großen LLM-Anbietern und Aggregatoren:
Verfolgen Sie die Nutzung mit dem Vercel AI SDK für universelle LLM-Unterstützung.
Verfolgte Metriken:
  • inputTokensinputTokens
  • outputTokens + reasoningTokensoutputTokens
  • totalTokenstotalTokens
  • Modellname
Beim Einsatz von reasoning-fähigen Modellen über das AI SDK (z. B. Googles Gemini 2.5 Flash mit Thinking Mode) werden Reasoning-Token automatisch in die outputTokens-Zählung einbezogen, um eine genaue Abrechnung zu gewährleisten.
Verfolgen Sie Token-Nutzung über 200+ Modelle hinweg über die vereinheitlichte API von OpenRouter.
Verfolgte Metriken:
  • prompt_tokensinputTokens
  • completion_tokensoutputTokens
  • total_tokenstotalTokens
  • Modellname
OpenRouter bietet Zugriff auf Modelle von OpenAI, Anthropic, Google, Meta und vielen weiteren Anbietern über eine einzige API.
Verfolgen Sie automatisch die Token-Nutzung aus OpenAIs GPT-Modellen.
Verfolgte Metriken:
  • prompt_tokensinputTokens
  • completion_tokensoutputTokens
  • total_tokenstotalTokens
  • Modellname
Verfolgen Sie die Token-Nutzung aus Anthropics Claude-Modellen.
Verfolgte Metriken:
  • input_tokensinputTokens
  • output_tokensoutputTokens
  • Berechnete totalTokens
  • Modellname
Verfolgen Sie ultraschnelle LLM-Inferenz mit Groq.
Verfolgte Metriken:
  • prompt_tokensinputTokens
  • completion_tokensoutputTokens
  • total_tokenstotalTokens
  • Modellname
Verfolgen Sie die Token-Nutzung von Googles Gemini-Modellen über das Google GenAI SDK.
Verfolgte Metriken:
  • promptTokenCountinputTokens
  • candidatesTokenCount + thoughtsTokenCountoutputTokens
  • totalTokenCounttotalTokens
  • Modellversion
Gemini Thinking Mode: Wenn Sie Gemini-Modelle mit Thinking-/Reasoning-Fähigkeiten verwenden (z. B. Gemini 2.5 Pro), fügt das SDK automatisch thoughtsTokenCount (Reasoning-Token) zur outputTokens hinzu, um die vollständigen Rechenkosten genau widerzuspiegeln.

Erweiterte Nutzung

Mehrere Anbieter

Verfolgen Sie die Nutzung über verschiedene LLM-Anbieter mit separaten Trackern:
Verwenden Sie unterschiedliche Ereignisnamen für verschiedene Anbieter, um die Nutzung getrennt in Ihren Zählern zu verfolgen.

Express.js API-Integration

Vollständiges Beispiel zur Integration der LLM-Verfolgung in eine Express.js-API:

Was verfolgt wird

Jeder LLM-API-Aufruf sendet automatisch ein Nutzungsevent an Dodo Payments mit folgender Struktur:

Ereignisfelder

event_id
string
Eindeutige Kennung für dieses spezifische Ereignis. Wird vom SDK automatisch generiert.Format: llm_[timestamp]_[random]
customer_id
string
Die Kunden-ID, die Sie beim Umwickeln des Clients angegeben haben. Wird für die Abrechnung verwendet.
event_name
string
Der Ereignisname, der Ihren Zähler auslöst. Entspricht Ihrer Tracker-Konfiguration.
timestamp
string
ISO-8601-Zeitstempel, wann das Ereignis stattgefunden hat.
metadata
object
Token-Nutzung und zusätzliche Tracking-Daten:
  • inputTokens – Anzahl der verwendeten Eingabe-/Prompt-Token
  • outputTokens – Anzahl der verwendeten Ausgabe-/Completion-Token (schließt Reasoning-Token ein, falls zutreffend)
  • totalTokens – Gesamte Token (Eingabe + Ausgabe)
  • model – Das verwendete LLM-Modell (z. B. „gpt-4“)
  • provider – Der LLM-Anbieter (falls in den Wrapper-Metadaten enthalten)
  • Alle benutzerdefinierten Metadaten, die Sie beim Umwickeln des Clients angegeben haben
Reasoning-Token: Bei Modellen mit Reasoning-Fähigkeiten beinhaltet outputTokens automatisch sowohl Completion- als auch Reasoning-Token.
Ihr Dodo Payments-Zähler verwendet die metadata-Felder (insbesondere inputTokens, outputTokens oder totalTokens), um die Nutzung und Abrechnung zu berechnen.

Zuletzt geändert am 1. April 2026