本文详细介绍了一种在 Node.js 服务中跟踪大型语言模型 (LLM) 用量的方法，以确保准确的计费和质量评估。它提出了一种仅追加的事件日志记录系统，该系统记录每次模型尝试的关键标识符，如请求、货运、供应商、模型和结果。该系统强调了稳定的尝试 ID 的重要性，以避免重复计算重试次数，并准确地核对 token 用量，特别是对于需要实时监控以防止服务中断的预付费账户。 AI
影响 为开发人员提供了一个实用的框架来管理和监控应用程序中的 LLM 成本和性能。
排序理由 文章描述了一种用于记录和计费 LLM 用量的技术实现，它是一种工具或方法，而不是核心 AI 发布或研究。
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