掌握LLM Token使用追踪：优化成本的关键
在将您的应用程序推向生产环境时，追踪Token使用以计算成本是一项重要的任务。本文将指导您如何从LangChain模型调用中获取此信息，以便更好地进行成本管理。
引言
随着大规模语言模型（LLM）在各种应用中的普及，准确追踪Token的使用变得至关重要。这不仅可以帮助开发者控制使用成本，还能提升模型调用的效率。本文旨在介绍如何使用LangSmith和回调机制，来追踪您的LLM应用程序中的Token使用情况。
主要内容
使用LangSmith进行Token追踪
LangSmith是一款出色的工具，可以帮助您跟踪LLM应用中的Token使用。通过参考LangSmith的快速入门指南，您可以轻松集成该工具。
使用回调机制
一些API提供了特定的回调上下文管理器，可以帮助您在多次调用中追踪Token使用。如果您的模型没有现成的集成，可以尝试根据OpenAI回调管理器，自行创建一个自定义回调管理器。
OpenAI的示例
让我们首先看看如何在一次简单的Chat模型调用中追踪Token使用。
from langchain_community.callbacks import get_openai_callback
from langchain_openai import OpenAI
llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
with get_openai_callback() as cb:
result = llm.invoke("Tell me a joke")
print(result)
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}")
代码示例
单次调用示例
在上述代码中，我们使用了get_openai_callback来监控一次简单的LLM调用。这是了解Token使用的第一步。
多次调用示例
我们可以在上下文管理器内跟踪多个调用：
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
# 使用API代理服务提高访问稳定性
with get_openai_callback() as cb:
response = chain.invoke({"topic": "birds"})
print(response)
response = chain.invoke({"topic": "fish"})
print("--")
print(response)
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}")
常见问题和解决方案
如何处理流式数据？
当前，get_openai_callback不支持对流式Token进行计数。对于需要在流式环境中准确计数的场合，您可以：
- 使用针对聊天模型的推荐方法。
- 实现一个自定义的回调处理器，使用合适的分词器进行计数。
- 使用如LangSmith的监控平台。
总结和进一步学习资源
通过本文的介绍，您应该可以在LangChain应用程序中有效追踪Token使用情况，从而优化成本管理。为了进一步学习，您可以访问以下资源：
参考资料
- LangSmith Quick Start Guide
- LangChain Community Callbacks Documentation
- OpenAI Token Management Guide
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
