क्विक स्टार्ट
स्वचालित टोकन ट्रैकिंग के साथ 2 मिनट में शुरू करें।
API संदर्भ - इवेंट इनजेशन
उपयोग इवेंट्स को इनजेस्ट करने के लिए पूर्ण API दस्तावेज़।
API संदर्भ - मीटर
बिलिंग के लिए मीटर बनाने और कॉन्फ़िगर करने के तरीके के बारे में जानें।
उपयोग-आधारित बिलिंग गाइड
मीटर के साथ उपयोग-आधारित बिलिंग के लिए व्यापक गाइड।
SaaS ऐप्स, AI चैटबॉट्स, सामग्री निर्माण उपकरण, और किसी भी LLM-संचालित एप्लिकेशन के लिए आदर्श जो उपयोग-आधारित बिलिंग की आवश्यकता है।
क्विक स्टार्ट
स्वचालित LLM टोकन ट्रैकिंग के साथ केवल 2 मिनट में शुरू करें:1
SDK स्थापित करें
Dodo Payments इनजेशन ब्लूप्रिंट स्थापित करें:
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अपने API कुंजी प्राप्त करें
आपको दो API कुंजी की आवश्यकता होगी:
- Dodo Payments API कुंजी: इसे Dodo Payments डैशबोर्ड से प्राप्त करें
- LLM प्रदाता API कुंजी: AI SDK, OpenAI, Anthropic, Groq, आदि से।
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Dodo Payments में मीटर बनाएं
उपयोग को ट्रैक करने से पहले, अपने Dodo Payments डैशबोर्ड में एक मीटर बनाएं:विस्तृत निर्देशों के लिए, उपयोग-आधारित बिलिंग गाइड देखें।
- लॉगिन करें Dodo Payments डैशबोर्ड
- नेविगेट करें उत्पाद → मीटर
- क्लिक करें “मीटर बनाएं”
- अपने मीटर को कॉन्फ़िगर करें:
- मीटर नाम: एक वर्णनात्मक नाम चुनें (जैसे, “LLM टोकन उपयोग”)
- इवेंट नाम: एक अद्वितीय इवेंट पहचानकर्ता सेट करें (जैसे,
llm.chat_completion) - संघटन प्रकार: टोकन की गिनती जोड़ने के लिए
sumका चयन करें - ओवर प्रॉपर्टी: ट्रैक करने के लिए चुनें:
inputTokens- इनपुट/प्रॉम्प्ट टोकन ट्रैक करेंoutputTokens- आउटपुट/पूर्णता टोकन ट्रैक करें (जब लागू हो, तो तर्क टोकन शामिल हैं)totalTokens- संयुक्त इनपुट + आउटपुट टोकन ट्रैक करें
यहां सेट किया गया इवेंट नाम ठीक उसी से मेल खाना चाहिए जो आप SDK को पास करते हैं (केस-संवेदनशील)।
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टोकन उपयोग ट्रैक करें
अपने LLM क्लाइंट को लपेटें और स्वचालित रूप से ट्रैक करना शुरू करें:
बस इतना ही! अब हर API कॉल स्वचालित रूप से टोकन उपयोग को ट्रैक करती है और बिलिंग के लिए Dodo Payments को इवेंट भेजती है।
कॉन्फ़िगरेशन
ट्रैकर कॉन्फ़िगरेशन
इन आवश्यक पैरामीटर के साथ एप्लिकेशन स्टार्टअप पर एक ट्रैकर बनाएं:आपकी Dodo Payments API कुंजी। इसे API कुंजी पृष्ठ से प्राप्त करें।
ट्रैकर के लिए वातावरण मोड।
test_mode- विकास और परीक्षण के लिए उपयोग करेंlive_mode- उत्पादन के लिए उपयोग करें
इवेंट नाम जो आपके मीटर को ट्रिगर करता है। यह आपकी Dodo Payments मीटर में कॉन्फ़िगर की गई चीज़ से ठीक मेल खाना चाहिए (केस-संवेदनशील)।
यह इवेंट नाम आपके ट्रैक किए गए उपयोग को बिलिंग गणनाओं के लिए सही मीटर से जोड़ता है।
रैपर कॉन्फ़िगरेशन
जब अपने LLM क्लाइंट को लपेटते हैं, तो इन पैरामीटर को प्रदान करें:आपका LLM क्लाइंट उदाहरण (OpenAI, Anthropic, Groq, आदि)।
बिलिंग के लिए अद्वितीय ग्राहक पहचानकर्ता। यह आपके Dodo Payments में ग्राहक ID से मेल खाना चाहिए।
ट्रैकिंग इवेंट से संलग्न करने के लिए वैकल्पिक अतिरिक्त डेटा। फ़िल्टरिंग और विश्लेषण के लिए उपयोगी।
पूर्ण कॉन्फ़िगरेशन उदाहरण
स्वचालित ट्रैकिंग: SDK स्वचालित रूप से बैकग्राउंड में टोकन उपयोग को ट्रैक करता है बिना प्रतिक्रिया को संशोधित किए। आपका कोड साफ और मूल प्रदाता SDKs के उपयोग के समान रहता है।
समर्थित प्रदाता
LLM ब्लूप्रिंट सभी प्रमुख LLM प्रदाताओं और एग्रीगेटर्स के साथ निर्बाध रूप से काम करता है:AI SDK (Vercel)
AI SDK (Vercel)
सार्वभौमिक LLM समर्थन के लिए Vercel AI SDK के साथ उपयोग को ट्रैक करें।ट्रैक किए गए मैट्रिक्स:
inputTokens→inputTokensoutputTokens+reasoningTokens→outputTokenstotalTokens→totalTokens- मॉडल का नाम
AI SDK के माध्यम से तर्क करने में सक्षम मॉडलों का उपयोग करते समय (जैसे Google का Gemini 2.5 फ्लैश सोचने के मोड के साथ), तर्क टोकन स्वचालित रूप से
outputTokens गिनती में शामिल होते हैं ताकि सटीक बिलिंग हो सके।OpenRouter
OpenRouter
OpenRouter के एकीकृत API के माध्यम से 200+ मॉडलों में टोकन उपयोग ट्रैक करें।ट्रैक किए गए मैट्रिक्स:
prompt_tokens→inputTokenscompletion_tokens→outputTokenstotal_tokens→totalTokens- मॉडल का नाम
OpenAI
OpenAI
OpenAI के GPT मॉडलों से स्वचालित रूप से टोकन उपयोग ट्रैक करें।ट्रैक किए गए मैट्रिक्स:
prompt_tokens→inputTokenscompletion_tokens→outputTokenstotal_tokens→totalTokens- मॉडल का नाम
Anthropic Claude
Anthropic Claude
Anthropic के Claude मॉडलों से टोकन उपयोग ट्रैक करें।ट्रैक किए गए मैट्रिक्स:
input_tokens→inputTokensoutput_tokens→outputTokens- गणना की गई
totalTokens - मॉडल का नाम
Groq
Groq
Groq के साथ अल्ट्रा-फास्ट LLM इनफेरेंस ट्रैक करें।ट्रैक किए गए मैट्रिक्स:
prompt_tokens→inputTokenscompletion_tokens→outputTokenstotal_tokens→totalTokens- मॉडल का नाम
Google Gemini
Google Gemini
Google के Gemini मॉडलों से टोकन उपयोग ट्रैक करें Google GenAI SDK के माध्यम से।ट्रैक किए गए मैट्रिक्स:
promptTokenCount→inputTokenscandidatesTokenCount+thoughtsTokenCount→outputTokenstotalTokenCount→totalTokens- मॉडल संस्करण
जेमिनी थिंकिंग मोड: जब सोचने/तर्क करने की क्षमताओं वाले जेमिनी मॉडलों का उपयोग करते हैं (जैसे जेमिनी 2.5 प्रो), SDK स्वचालित रूप से
thoughtsTokenCount (तर्क टोकन) को outputTokens में शामिल करता है ताकि पूर्ण गणनात्मक लागत को सटीक रूप से दर्शाया जा सके।उन्नत उपयोग
कई प्रदाता
अलग-अलग ट्रैकर्स के साथ विभिन्न LLM प्रदाताओं के बीच उपयोग ट्रैक करें:Express.js API एकीकरण
Express.js API में LLM ट्रैकिंग को एकीकृत करने का पूरा उदाहरण:क्या ट्रैक किया जाता है
हर LLM API कॉल स्वचालित रूप से Dodo Payments को निम्नलिखित संरचना के साथ एक उपयोग इवेंट भेजता है:इवेंट फ़ील्ड्स
इस विशेष इवेंट के लिए अद्वितीय पहचानकर्ता। SDK द्वारा स्वचालित रूप से उत्पन्न।फॉर्मेट:
llm_[timestamp]_[random]ग्राहक ID जिसे आपने क्लाइंट को लपेटते समय प्रदान किया था। बिलिंग के लिए उपयोग किया जाता है।
इवेंट नाम जो आपके मीटर को ट्रिगर करता है। आपके ट्रैकर कॉन्फ़िगरेशन से मेल खाता है।
ISO 8601 टाइमस्टैम्प जब इवेंट हुआ।
टोकन उपयोग और अतिरिक्त ट्रैकिंग डेटा:
inputTokens- उपयोग किए गए इनपुट/प्रॉम्प्ट टोकनों की संख्याoutputTokens- उपयोग किए गए आउटपुट/पूर्णता टोकनों की संख्या (जब लागू हो, तो तर्क टोकन शामिल हैं)totalTokens- कुल टोकन (इनपुट + आउटपुट)model- उपयोग किया गया LLM मॉडल (जैसे, “gpt-4”)provider- LLM प्रदाता (यदि रैपर मेटाडेटा में शामिल है)- कोई भी कस्टम मेटाडेटा जो आपने क्लाइंट को लपेटते समय प्रदान किया था
तर्क टोकन: तर्क करने की क्षमताओं वाले मॉडलों के लिए,
outputTokens स्वचालित रूप से पूर्णता टोकनों और तर्क टोकनों दोनों को शामिल करता है।आपका Dodo Payments मीटर
metadata फ़ील्ड्स (विशेष रूप से inputTokens, outputTokens या totalTokens) का उपयोग करके उपयोग और बिलिंग की गणना करता है।