ADK-Python项目中LLM代理的Token用量统计功能解析

在开发基于大语言模型(LLM)的应用时，准确掌握Token使用情况对于成本控制和性能优化至关重要。本文将深入分析ADK-Python项目中关于LLM代理Token用量统计功能的实现与优化。

核心问题背景

在ADK-Python项目的早期版本中，开发者发现LLM代理的响应结构中缺少Token用量元数据(usage_metadata)，这给应用的部署前评估和运行监控带来了不便。Token用量数据通常包括：

• 输入Token数量(prompt_token_count)
• 输出Token数量(candidates_token_count)
• 总Token数量(total_token_count)
• 各模态Token分布详情

技术实现方案

项目团队通过以下方式解决了这个问题：

1. 数据结构扩展：在LlmResponse结构中新增了usage_metadata字段，完整保留了底层LLM服务返回的Token用量信息

2. 多模型支持：该实现不仅支持Gemini等原生模型，也兼容通过LiteLLM接入的各类模型

3. 访问接口优化：开发者可以通过after_model回调函数方便地获取这些用量数据

典型应用场景

1. 成本预估：在部署前准确计算不同业务场景下的Token消耗
2. 性能监控：实时监控应用运行时的资源消耗情况
3. 用量分析：分析不同模态内容(文本/图像等)的资源占用比例
4. 配额管理：基于历史数据进行合理的API调用配额设置

最佳实践建议

对于ADK-Python项目使用者，建议：

1. 在关键业务流程中添加Token用量日志
2. 建立用量基线，设置异常消耗告警
3. 对于多模态应用，特别关注不同内容类型的Token效率
4. 定期分析用量趋势，优化提示词设计

该功能的加入显著提升了ADK-Python项目在LLM应用开发方面的可观测性，为开发者提供了重要的运维指标。未来可以考虑进一步扩展用量分析功能，如提供可视化面板或自动优化建议等高级特性。