AI中转接口用量统计成本管控脚本：从零搭建计费监控

如果你在运营一个AI中转接口服务，每天都要处理大量API调用请求，用量统计和成本核算是绕不开的环节。
手动翻日志不仅效率低，还容易漏算。
本文会带你一步步写一个简单的Python脚本，自动统计每个API用户的token消耗、请求次数，再根据自定义单价算出费用，最后输出一份清晰的报告。

统计脚本需要哪些准备

在开始写脚本之前，确保你的中转接口能输出调用日志。
常见的方式有两种：

• 中转网关自带的日志文件（比如 access.log），每条记录包含时间、用户、模型、输入token数、输出token数。
• 通过中转接口的管理API拉取用量数据（需要API Key和文档支持）。

本文以第一种为例，假设日志文件格式为：

2025-04-05 10:00:01 | userA | gpt-4 | input:500 | output:200
2025-04-05 10:05:23 | userB | claude-3 | input:300 | output:150

你需要准备一台Linux服务器（CentOS或Ubuntu均可），安装Python 3.6以上版本。
如果还没装，执行：

# Ubuntu/Debian
sudo apt update && sudo apt install python3 -y
# CentOS/RHEL
sudo yum install python3 -y

编写AI接口用量统计脚本

创建一个文件 usage_stat.py，填入以下核心代码：

#!/usr/bin/env python3
import re
from collections import defaultdict

LOG_FILE = "/var/log/ai_gateway/access.log"  # 替换为实际路径
# 自定义单价（单位：元/千token，这里仅作示例）
PRICE_PER_1K_INPUT = 0.01
PRICE_PER_1K_OUTPUT = 0.03

# 正则匹配日志行
pattern = re.compile(r"(?P\S+ \S+) \| (?P\S+) \| (?P\S+) \| input:(?P\d+) \| output:(?P
\d+)")

usage = defaultdict(lambda: {"input_tokens":0, "output_tokens":0, "count":0})

with open(LOG_FILE, "r") as f:
    for line in f:
        m = pattern.search(line)
        if m:
            user = m.group("user")
            in_tok = int(m.group("input"))
            out_tok = int(m.group("output"))
            usage[user]["input_tokens"] += in_tok
            usage[user]["output_tokens"] += out_tok
            usage[user]["count"] += 1

print(f"{"用户":<10} {"请求次数":<10} {"输入Token":<12} {"输出Token":<12} {"费用(元)":<10}")
print("-"*60)
for user, data in sorted(usage.items()):
    cost = (data["input_tokens"]/1000 * PRICE_PER_1K_INPUT) + (data["output_tokens"]/1000 * PRICE_PER_1K_OUTPUT)
    print(f"{user:<10} {data['count']:<10} {data['input_tokens']:<12} {data['output_tokens']:<12} {cost:<10.4f}")

保存后，给脚本执行权限：

chmod +x usage_stat.py

然后运行：

python3 usage_stat.py

如果日志路径或格式正确，你将看到一张清晰的表格。

常见执行异常与排查

运行中可能遇到几个问题：

• ModuleNotFoundError: No module named 'defaultdict'：你写的是 from collections import defaultdict，实际是 defaultdict 吗？注意已正确导入。如果没有报错，请检查Python版本。
• FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory：日志文件路径不对。先用 ls /var/log/ai_gateway/ 确认文件存在。
• 输出全为0：日志格式不匹配。查看一行真实日志，调整正则表达式。常见差异：分隔符用 | 但前后有空格，或时间格式不同。
• 中文乱码：脚本头部加上 # -*- coding: utf-8 -*-，或确保终端支持UTF-8。

如果日志是JSON格式，需要改用 json.loads 解析。
可先打印一行日志格式做调试。

让脚本自动定时执行

人工每天跑一次太麻烦，用crontab搞定。
编辑定时任务：

crontab -e

在末尾添加（每天凌晨2点执行，结果追加到文件）：

0 2 * * * /usr/bin/python3 /path/to/usage_stat.py >> /var/log/ai_cost_report.txt 2>&1

保存退出。
测试是否生效：crontab -l 查看列表。
注意脚本路径要写绝对路径，Python路径可以用 which python3 获取。

验证成本数据是否准确

拿到报告后，要对数据的准确性心里有底。
验证方法：

1. 人工抽样：随机挑一个用户，挑出1小时内的日志条数，手动加总token，与脚本汇总值对比。如果一致，说明解析和累加无问题。
2. 检查边界：日志中是否有异常行（如缺失字段）。可以在脚本中加入 try/except 或跳过不匹配的行，同时统计总行数和成功解析行数，差值太大说明格式有问题。
3. 单价确认：脚本中的单价（PRICE_PER_1K_INPUT/OUTPUT）必须与你的中转实际采购价或转售价一致。如果从OpenAI直接拿的价格，注意不同模型价格差异大，建议分开统计。
4. 交叉验证：如果中转接口有管理后台，对比后台导出的用量和脚本算出来的结果，误差应在1%以内（四舍五入引起）。

经过以上步骤，你已经拥有一个可用的AI中转接口用量统计与成本管控脚本。
后续可根据需要增加邮件推送、Web展示或分模型统计功能。
如果在执行中遇到其他异常，先检查日志路径和权限，再逐行测试脚本中的正则和循环逻辑。