Perplexica项目中获取API请求Token消耗量的技术实现方案

在基于开源项目Perplexica进行二次开发时，获取API请求中的Token消耗量是一个常见需求。本文将深入探讨如何通过修改源代码来获取类似OpenAI API中的Token统计信息，包括提示Token(prompt_tokens)和完成Token(completion_tokens)。

核心实现原理

Perplexica项目的搜索功能主要通过src/search目录下的代码实现。要获取Token消耗量，需要理解以下几个关键点：

1. Token计算机制：现代语言模型通常会对输入文本进行Token化处理，每个Token对应模型处理的最小语义单元
2. 请求-响应流程：API请求会经历Token化、模型推理、结果生成三个阶段，每个阶段都会产生相应的Token消耗
3. 统计维度：通常需要区分提示Token(用户输入的消耗)和完成Token(模型输出的消耗)

具体实现方案

1. 修改搜索处理逻辑

在src/search目录下的相关文件中，我们需要在请求处理流程中添加Token统计功能。主要修改点包括：

• 在请求预处理阶段，对输入文本进行Token化并统计数量
• 在模型推理阶段，记录模型生成的Token数量
• 在响应组装阶段，将统计信息加入返回结果

2. Token统计代码示例

以下是实现Token统计的核心代码逻辑示意：

// 在请求处理模块中添加
const tokenStats = {
  prompt_tokens: 0,
  completion_tokens: 0,
  total_tokens: 0
};

// 输入文本Token化
tokenStats.prompt_tokens = tokenize(inputText).length;

// 模型推理过程
const modelResponse = await model.generate({
  prompt: inputText,
  max_tokens: maxTokenLimit
});

// 统计输出Token
tokenStats.completion_tokens = modelResponse.tokens.length;
tokenStats.total_tokens = tokenStats.prompt_tokens + tokenStats.completion_tokens;

// 可选：详细统计
tokenStats.completion_tokens_details = {
  reasoning_tokens: modelResponse.reasoningSteps,
  accepted_prediction_tokens: modelResponse.acceptedPredictions,
  rejected_prediction_tokens: modelResponse.rejectedPredictions
};

3. 响应格式定制

修改API响应格式，加入usage字段返回Token统计信息：

{
  "response": "模型生成的内容...",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 42,
    "completion_tokens": 128,
    "total_tokens": 170,
    "completion_tokens_details": {
      "reasoning_tokens": 30,
      "accepted_prediction_tokens": 98,
      "rejected_prediction_tokens": 10
    }
  }
}

进阶优化建议

1. 性能考虑：Token统计可能增加少量计算开销，建议在开发环境详细统计，生产环境按需开启
2. 详细分类：可根据业务需求进一步细分Token类型，如对话场景可分轮次统计
3. 缓存机制：对相同输入的Token统计结果可适当缓存，减少重复计算
4. 监控集成：将Token统计与系统监控结合，实现API使用情况的实时监控

实现注意事项

1. 确保与原有API的兼容性，新增字段不应影响现有客户端
2. 不同模型可能有不同的Token化方式，需要针对使用模型做适配
3. 考虑添加配置开关，允许按需启用/禁用详细统计功能
4. 对于流式响应，需要特殊处理Token的实时统计和返回

通过以上方案，开发者可以在Perplexica项目中实现完善的Token统计功能，为API使用情况分析、计费系统集成等场景提供数据支持。实际实现时，还需结合具体业务需求和技术栈进行适当调整。