LangChain.js 实战系列：如何统计大模型使用的 token 使用量和花费

📝 LangChain.js 是一个快速开发大模型应用的框架，它提供了一系列强大的功能和工具，使得开发者能够更加高效地构建复杂的应用程序。LangChain.js 实战系列文章将介绍在实际项目中使用 LangChain.js 时的一些方法和技巧。

统计调用大模型的 token 使用量，进而统计整体的账单花费，是一个非常基础的需求，在 LangChain.js 中统计 token 的方式有两种，一种是方法的返回，一种是利用回调函数：

1?? 在方法中返回 token 的使用情况，比如 generate()：

const chat = new ChatOpenAI({
  modelName: 'gpt-4',
  openAIApiKey: 'YOUR_KEY',
})

const response = await chat.generate([
  [
    new SystemMessage(
      "你是一个翻译专家，可以将中文翻译成法语。"
    ),
    new HumanMessage(
      "把这个句子翻译从中文翻译成法语：我特别喜欢上班"
    ),
  ]
]);

generate() 方法会返回如下：

{
  "generations": [
    [
      {
        "text": "J'aime beaucoup travailler."
        //...
      }
    ]
  ],
  "llmOutput": {
    "tokenUsage": {
      "completionTokens": 16,
      "promptTokens": 17,
      "totalTokens": 33
    }
  }
}

llmOutput 字段包含我们整个的 token 使用量，其中 promptTokens 对应的是输入的 token，completionTokens 对应的是输出的 token，对于 OpenAI 来说，输入输出的价格是不一的，如下表：

模型名	输入	输出
gpt-4	$0.03 / 1K tokens	$0.06 / 1K tokens
gpt-3.5-turbo-1106	$0.0010 / 1K tokens	$0.0020 / 1K tokens
gpt-4-1106-preview	$0.01 / 1K tokens	$0.03 / 1K tokens
gpt-4-1106-vision-preview	$0.01 / 1K tokens	$0.03 / 1K tokens

2?? 使用回调函数 handleLLMEnd

LangChain 提供了大量方便的回调函数，我们可以利用其提供的内置的 handleLLMEnd() 函数来统计，我们可以在创建 ChatOpenAI 实例的时候注入回调函数：

const chat = new ChatOpenAI({
  modelName: 'gpt-4',
  openAIApiKey: 'YOUR_KEY',
}, {
  callbacks: [
    {
      handleLLMEnd(llmResult) {
        console.log(JSON.stringify(llmResult, null, 2))
      },
    }
  ]
})

回调参数 llmResult 和 generate() 方法返回值是一样的，同样有包含 tokenUsage

另外也可以在调用的时候再注入回调函数，可以更精细地统计：

model
  .invoke(
    [
      new SystemMessage('Only return JSON'),
      new HumanMessage('Hi there!')
    ],
    {
      callbacks: [
        {
          handleLLMEnd(llmResult) {
            console.log(JSON.stringify(llmResult, null, 2))
          },
        },
      ],
    }
  )

好了，希望以上两种方式可以帮助大家统计大模型的开销，护好钱兜。

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