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如何跟踪大型语言模型的令牌使用情况

将使用情况跟踪 token 以计算成本是将您的应用程序投入生产的重要部分。本指南将介绍如何从您的 LangChain 模型调用中获取此信息。

先决条件

本指南假定读者熟悉以下概念：

使用 LangSmith​

您可以使用 LangSmith 来帮助跟踪您的大语言模型应用中的令牌使用情况。参见 LangSmith 快速入门指南。

使用回调​

有一些特定于 API 的回调上下文管理器，可帮助您跟踪多次调用之间的令牌使用情况。您需要检查您的特定模型是否支持此类集成。

如果您的模型没有可用的集成，您可以参照 OpenAI 回调管理器 的实现，创建一个自定义回调管理器。

OpenAI​

让我们首先来看一个非常简单的示例，展示如何跟踪单次聊天模型调用的令牌使用情况。

危险

回调处理程序目前不支持对旧版语言模型（例如 langchain_openai.OpenAI）的流式标记计数。如需在流式上下文中获得支持，请参阅相应的聊天模型指南 此处。

单次调用​

from langchain_community.callbacks import get_openai_callback
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct")

with get_openai_callback() as cb:
    result = llm.invoke("Tell me a joke")
    print(result)
    print("---")
print()

print(f"Total Tokens: {cb.total_tokens}")
print(f"Prompt Tokens: {cb.prompt_tokens}")
print(f"Completion Tokens: {cb.completion_tokens}")
print(f"Total Cost (USD): ${cb.total_cost}")


Why don't scientists trust atoms?

Because they make up everything.
---

Total Tokens: 18
Prompt Tokens: 4
Completion Tokens: 14
Total Cost (USD): $3.4e-05

多次调用​

上下文管理器内的任何内容都将被追踪。以下是一个使用它的示例，用于追踪链中按顺序的多次调用。对于可能需要多个步骤的代理也同样适用。

from langchain_community.callbacks import get_openai_callback
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct")

template = PromptTemplate.from_template("Tell me a joke about {topic}")
chain = template | llm

with get_openai_callback() as cb:
    response = chain.invoke({"topic": "birds"})
    print(response)
    response = chain.invoke({"topic": "fish"})
    print("--")
    print(response)


print()
print("---")
print(f"Total Tokens: {cb.total_tokens}")
print(f"Prompt Tokens: {cb.prompt_tokens}")
print(f"Completion Tokens: {cb.completion_tokens}")
print(f"Total Cost (USD): ${cb.total_cost}")


Why did the chicken go to the seance?

To talk to the other side of the road!
--


Why did the fish need a lawyer?

Because it got caught in a net!

---
Total Tokens: 50
Prompt Tokens: 12
Completion Tokens: 38
Total Cost (USD): $9.400000000000001e-05

流式传输​

危险

get_openai_callback 目前不支持对旧版语言模型（例如 langchain_openai.OpenAI）进行流式标记计数。如果您希望在流式上下文中正确统计标记数量，有多种选项可供选择：

请注意，当在流式处理上下文中使用旧版语言模型时，标记数量不会更新：

from langchain_community.callbacks import get_openai_callback
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct")

with get_openai_callback() as cb:
    for chunk in llm.stream("Tell me a joke"):
        print(chunk, end="", flush=True)
    print(result)
    print("---")
print()

print(f"Total Tokens: {cb.total_tokens}")
print(f"Prompt Tokens: {cb.prompt_tokens}")
print(f"Completion Tokens: {cb.completion_tokens}")
print(f"Total Cost (USD): ${cb.total_cost}")


Why don't scientists trust atoms?

Because they make up everything!

Why don't scientists trust atoms?

Because they make up everything.
---

Total Tokens: 0
Prompt Tokens: 0
Completion Tokens: 0
Total Cost (USD): $0.0