LIVE СВЕЖЕЕ
Securityskill-scanner: Анализ безопасности Skill, локальноSecurityskill-safe-install-l0-strict: Безопасная установка скилловTechnical Docsskill-creator: Создание и оптимизация скилловSecuritySecurity Skill: анализ и защита данныхTestingquality-gate: Скилл итеративного улучшения артефактовAutomation To..redis-development: Скилл оптимизации производительности RedisTechnical Docsjsdoc-comment-generator: Скилл для автоматической генерации комментариевNoSQL Databasesbackend-coding-standards: Скилл для стандартизации кодаAutomation To..openapi-spec-generator: Скилл для генерации APIDatabase Toolstype-mapping-encyclopedia: Скилл для преобразования типов данныхSecurityskill-scanner: Анализ безопасности Skill, локальноSecurityskill-safe-install-l0-strict: Безопасная установка скилловTechnical Docsskill-creator: Создание и оптимизация скилловSecuritySecurity Skill: анализ и защита данныхTestingquality-gate: Скилл итеративного улучшения артефактовAutomation To..redis-development: Скилл оптимизации производительности RedisTechnical Docsjsdoc-comment-generator: Скилл для автоматической генерации комментариевNoSQL Databasesbackend-coding-standards: Скилл для стандартизации кодаAutomation To..openapi-spec-generator: Скилл для генерации APIDatabase Toolstype-mapping-encyclopedia: Скилл для преобразования типов данных
$ pwd: ~ / categories / Data & AI / LLM & AI / llm-provider-usage-statistics-analiz-i-raschet-ispolzovaniya-tokenov-llm
view --main llm-provider-usage-statistics-analiz-i-raschet-ispolzovaniya-tokenov-llm.md

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.

Проводник файлов
1 файлы
SKILL.md
readonly --- lines
Инициализация мануала...
package.json
Author
author
⭐ 21.8k | 🍴 2,298
letta-ai
// Verified Repository Master Account
$ gh browse
$ install --global skills.sh
npx skills add https://github.com/letta-ai/letta/tree/main/.skills/llm-provider-usage-statistics
$ download --local man

[HINT] Скачивает всю директорию скилла с GitHub: SKILL.md и все связанные файлы