llm-provider-usage-statistics — Анализ и расчет использования токенов LLM
Репозиторий предоставляет справочное руководство для понимания и расчета использования токенов при работе с различными поставщиками больших языковых моделей (LLM). Это open-source решение помогает разработчикам точно отслеживать затраты и оптимизировать производительность приложений, использующих LLM. Инструмент разработчика позволяет сравнивать семантику подсчета токенов, анализировать детали кэширования префиксов и идентифицировать поля токенов "рассуждений/мысли".
Основываясь на информации из API документации и Python скриптах, руководство демонстрирует различия в том, как различные поставщики (OpenAI, Anthropic, Gemini) сообщают об использовании токенов. Особое внимание уделяется пониманию того, как учитывать кэшированные токены для корректного расчета общего объема использованных токенов, что критически важно для эффективного управления ресурсами.
Данное руководство способствует автоматизации процессов мониторинга и оптимизации использования LLM, предоставляя четкие инструкции и примеры для вычисления общего количества токенов, включая информацию о кэшировании префиксов и идентификацию полей, связанных с логическими рассуждениями. Используются форматы Markdown и Python для удобства восприятия и практического применения.
$ ls -R related_skills/
claude-api — Интеграция LLM для разработки игр и приложений
muapi-workflow — Автоматизация и управление AI рабочими процессами
claude-opus-4-5-migration — Автоматизированная миграция кода для Claude Code
ai-sdk — Унифицированный интерфейс для работы с AI моделями
npx skills add https://github.com/letta-ai/letta/tree/main/.skills/llm-provider-usage-statistics
[HINT] Скачивает всю директорию скилла с GitHub: SKILL.md и все связанные файлы