Quick Start
自動トークン追跡で2分で開始できます。
API Reference - Events Ingestion
使用イベントを取り込むための完全なAPIドキュメント。
API Reference - Meters
課金用メーターを作成・設定する方法を学びましょう。
Usage-Based Billing Guide
メーターを使った従量課金の包括的ガイド。
SaaSアプリ、AIチャットボット、コンテンツ生成ツール、および従量課金が必要なLLM搭載アプリに最適です。
クイックスタート
自動 LLM トークン追跡を 2 分で始めましょう:1
Install the SDK
Dodo Payments Ingestion Blueprintsをインストールする:
2
Get Your API Keys
2つのAPIキーが必要です:
- Dodo Payments API キー: Dodo Payments ダッシュボード から取得します。
- LLM プロバイダー API キー: AI SDK、OpenAI、Anthropic、Groq などから取得します。
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Create a Meter in Dodo Payments
使用状況を追跡する前に、Dodo Paymentsダッシュボードでメーターを作成します:詳しい手順については、Usage-Based Billing Guideを参照してください。
- ログイン Dodo Payments Dashboard
- 移動 Products → Meters
- クリック “Create Meter”
- メーターを構成:
- Meter Name:わかりやすい名前を選択(例:「LLM Token Usage」)
- Event Name:ユニークなイベント識別子を設定(例:
llm.chat_completion) - Aggregation Type:
sumを選びトークン数を合計 - Over Property:追跡内容を選択:
inputTokens- 入力/プロンプトトークンを追跡outputTokens- 出力/完了トークンを追跡(該当する場合は推論トークンも含む)totalTokens- 入力 + 出力トークンの合計を追跡
ここで設定したEvent Nameは、SDKに渡す値と完全に一致する必要があります(大文字小文字を区別)。
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Track Token Usage
LLMクライアントをラップして自動で追跡を開始:
以上です!これで各API呼び出しが自動的にトークン使用量を追跡し、請求のためDodo Paymentsにイベントを送信します。
設定
トラッカー設定
アプリケーションの起動時に、次の必須パラメータでトラッカーを一度作成します:Dodo PaymentsのAPIキー。API Keys pageから取得できます。
トラッカーの環境モード。
test_mode- 開発およびテストに使用live_mode- 本番環境に使用
メーターをトリガーするイベント名。Dodo Paymentsのメーターで設定した値と完全に一致させる必要があります(大文字小文字を区別)。
このイベント名によって、追跡された使用量が請求計算用の正しいメーターに関連付けられます。
ラッパー設定
LLM クライアントをラップする際に、次のパラメータを提供します:LLMクライアントインスタンス(OpenAI、Anthropic、Groqなど)。
課金対象のユニークな顧客識別子。Dodo Paymentsの顧客IDと一致させてください。
トラッキングイベントに追加できるオプションのデータ。フィルタリングや分析に便利です。
完全な設定例
自動追跡: SDKがバックグラウンドでトークン使用量を自動的に追跡し、レスポンスの変更は必要ありません。コードは元のプロバイダーSDKとまったく同じままです。
サポートされているプロバイダー
LLM ブループリントは、すべての主要な LLM プロバイダーおよび集約者とシームレスに連携します:AI SDK (Vercel)
AI SDK (Vercel)
ユニバーサルLLMサポートのためにVercel AI SDKで使用状況を追跡します。追跡メトリクス:
inputTokens→inputTokensoutputTokens+reasoningTokens→outputTokenstotalTokens→totalTokens- モデル名
AI SDK(たとえばGemini 2.5 Flashの思考モード)の推論対応モデルを使用する場合、推論トークンは正確な請求のために自動的に
outputTokensカウントに含まれます。OpenRouter
OpenRouter
OpenRouterの統一APIで200以上のモデルのトークン使用量を追跡。追跡メトリクス:
prompt_tokens→inputTokenscompletion_tokens→outputTokenstotal_tokens→totalTokens- モデル名
OpenAI
OpenAI
OpenAIのGPTモデルからのトークン使用量を自動で追跡。追跡メトリクス:
prompt_tokens→inputTokenscompletion_tokens→outputTokenstotal_tokens→totalTokens- モデル名
Anthropic Claude
Anthropic Claude
AnthropicのClaudeモデルからのトークン使用量を追跡。追跡メトリクス:
input_tokens→inputTokensoutput_tokens→outputTokens- 計算済み
totalTokens - モデル名
Groq
Groq
Groqによる超高速LLM推論を追跡。追跡メトリクス:
prompt_tokens→inputTokenscompletion_tokens→outputTokenstotal_tokens→totalTokens- モデル名
Google Gemini
Google Gemini
Google GenAI SDK経由でGoogleのGeminiモデルのトークン使用量を追跡。追跡メトリクス:
promptTokenCount→inputTokenscandidatesTokenCount+thoughtsTokenCount→outputTokenstotalTokenCount→totalTokens- モデルバージョン
Gemini Thinking Mode: 思考/推論機能付きのGeminiモデル(例:Gemini 2.5 Pro)を使用する場合、SDKは
thoughtsTokenCount(推論トークン)をoutputTokensに自動的に含め、総計算コストを正確に反映します。高度な使用法
複数のプロバイダー
異なる LLM プロバイダー間で使用量を追跡するために、別々のトラッカーを使用します:Express.js API 統合
Express.js API に LLM トラッキングを統合する完全な例:追跡される内容
すべての LLM API 呼び出しは、自動的に Dodo Payments に使用イベントを送信し、次の構造を持ちます:イベントフィールド
このイベント固有のユニーク識別子。SDKが自動生成します。Format:
llm_[timestamp]_[random]ラップ時に提供した顧客ID。請求に使用されます。
メーターをトリガーするイベント名。トラッカー構成と一致します。
イベントが発生したISO 8601タイムスタンプ。
トークン使用量および追加のトラッキングデータ:
inputTokens- 使用された入力/プロンプトトークンの数outputTokens- 使用された出力/完了トークンの数(該当する場合は推論トークンを含む)totalTokens- 合計トークン(入力 + 出力)model- 使用されたLLMモデル(例:「gpt-4」)provider- LLMプロバイダー(ラッパーメタデータに含まれる場合)- クライアントをラップした際に提供したカスタムメタデータ
推論トークン: 推論機能付きモデルでは、
outputTokensに完了トークンと推論トークンの両方が自動的に含まれます。Dodo Paymentsのメーターは
metadataフィールド(特にinputTokens、outputTokens、totalTokens)を使用して使用量と課金を計算します。