LMNR-AI项目中的Token统计功能增强：输入输出分离计量

在AI应用开发领域，精细化的资源消耗监控是优化系统性能和成本控制的关键。LMNR-AI项目近期对其Token统计功能进行了重要升级，从原先的聚合统计模式进化为输入/输出分离计量体系，这一改进将显著提升开发者的运维洞察能力。

传统AI服务监控中，Token消耗通常以总量形式呈现，这种方式虽然简单直观，但掩盖了关键细节。在实际的AI交互场景中，输入Token（用户请求内容）和输出Token（AI生成内容）具有不同的特征和价值：输入Token反映用户需求复杂度，输出Token则直接关联服务成本。两者分离统计能帮助开发者更精准地：

1. 识别高消耗场景：区分是复杂输入还是冗长输出导致资源消耗
2. 优化提示工程：通过输入Token分析优化提示词设计
3. 成本分摊核算：为不同业务场景建立更精确的成本模型

技术实现层面，该功能升级涉及监控系统的多维度改造：

• 数据采集层扩展：在原有Token计数器基础上增加输入/输出分流逻辑
• 存储结构优化：数据库schema支持双维度持久化存储
• 展示界面重构：控制台新增输入/输出独立可视化组件

这项改进特别适合以下应用场景：

• 企业级AI客服系统：区分用户问题长度和回答详略度的影响
• 内容生成平台：分析不同创作类型的资源消耗模式
• 教育类应用：评估复杂题目与详细解析的成本关系

对于开发者而言，新功能的使用几乎零成本，系统会自动维护两种Token的计量，只需在管理界面切换视图即可获得更精细的数据洞察。这项改进标志着LMNR-AI在可观测性方面又向前迈进了一步，为构建高效、经济的AI应用提供了更强大的工具支持。