Spring AI项目中流式模式下获取Token数量的解决方案

在基于Spring AI框架开发AI应用时，开发者经常需要获取API调用的Token消耗情况。Token数量是评估API使用成本和优化提示词设计的重要指标。本文将深入分析流式模式与非流式模式下获取Token数量的差异，并提供完整的解决方案。

问题现象分析

当使用Spring AI的ChatClient进行AI交互时，开发者发现：

1. 非流式模式（.call()方法）：可以正常获取promptTokens、completionTokens和totalTokens等完整的用量信息
2. 流式模式（.stream()方法）：用量信息中的Token数量全部显示为0

这种差异源于两种模式在底层实现机制上的不同。非流式模式下，API调用是一次性完成的，服务器可以准确计算并返回Token用量。而流式模式下，响应是分块传输的，默认情况下服务器不会实时计算Token用量。

解决方案

经过对Spring AI源码的分析和实践验证，发现可以通过配置解决这个问题：

// 在创建ChatClient时设置streamUsage为true
ChatClient.builder(chatModel)
    .defaultOptions(ChatOptions.builder()
        .withStreamUsage(true)  // 关键配置
        .build())
    // 其他配置...
    .build();

技术原理

1. 流式传输机制：流式模式下，响应以SSE(Server-Sent Events)形式分块返回，每个数据块只包含部分内容
2. Token计算时机：默认情况下，流式响应不会包含完整的用量统计，需要显式启用streamUsage选项
3. 后端实现：启用streamUsage后，Spring AI会通过特殊头部或后续请求获取完整的用量信息

最佳实践建议

1. 成本监控场景：如果应用需要精确计算Token消耗，建议优先使用非流式模式
2. 实时交互场景：必须使用流式模式时，确保启用streamUsage选项
3. 混合模式：可以考虑先以小规模数据测试Token消耗，再决定是否使用流式传输

扩展思考

这个问题反映了AI应用开发中的一个常见挑战：实时性与数据完整性的平衡。开发者需要根据具体业务场景选择合适的交互模式：

• 客服聊天机器人：可能更适合流式模式，牺牲部分数据完整性换取更好的用户体验
• 数据分析应用：可能更适合非流式模式，确保获得完整的数据统计

Spring AI框架通过灵活的配置选项，为不同场景提供了解决方案，体现了框架设计的完备性。

总结

在Spring AI项目中，流式模式下获取Token数量需要特殊配置。理解这一机制有助于开发者更好地监控API使用成本，优化应用性能。随着AI应用的发展，这类细节配置的掌握将变得越来越重要。