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阿里百炼大模型平台多人共享账号用量统计代理服务。解决公司共用账号时无法区分个人用量的问题。适用场景:1)部署用量统计代理;2)统计多人Token用量和调用次数;3)管理大模型API调用配额。

阿里百炼用量统计代理

功能概述

阿里百炼用量统计代理是一项面向实际任务的技能,主要用于为阿里百炼(阿里云大模型服务平台)提供多人共享账号场景下的精细化用量统计方案;API代理转发 :兼容 OpenAI 格式,透明转发到阿里百炼;

核心要点

  • 用量实时统计 :按用户、模型、时间维度记录 Token 消耗;
  • 配额管理 :支持日限额、限流控制;
  • 管理后台 :用量查询、报表导出;

使用与执行

公司统一申请阿里百炼账号,需要统计每个员工的用量;需要按项目/部门分摊大模型调用成本。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

结果检查与注意事项

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

阿里百炼用量统计代理

为阿里百炼(阿里云大模型服务平台)提供多人共享账号场景下的精细化用量统计方案。

核心能力

  • API代理转发:兼容 OpenAI 格式,透明转发到阿里百炼
  • 用量实时统计:按用户、模型、时间维度记录 Token 消耗
  • 配额管理:支持日限额、限流控制
  • 管理后台:用量查询、报表导出

使用场景

  1. 公司统一申请阿里百炼账号,需要统计每个员工的用量
  2. 需要按项目/部门分摊大模型调用成本
  3. 需要限制单个用户的日调用配额

快速部署

1. 环境准备

# 克隆或复制本项目
cd bailian-proxy

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑 .env 填入阿里百炼主账号 Key 和数据库配置

2. 数据库初始化

python scripts/init_db.py

3. 启动服务

# 开发模式
python -m app.main

# 生产模式(Docker)
docker-compose up -d

4. 创建用户

python scripts/create_user.py --name "张三" --department "算法部" --daily-limit 1000000

客户端使用

同事只需修改两处配置:

# 原配置
base_url = "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
api_key = "sk-xxx"  # 阿里百炼的key

# 新配置
base_url = "http://your-proxy-server:8080/v1"
api_key = "internal-key-xxx"  # 代理系统分配的key

查看用量

命令行

# 今日用量
python scripts/usage_report.py --today

# 指定用户
python scripts/usage_report.py --user-key xxx --start 2026-03-01 --end 2026-03-08

# 导出CSV
python scripts/usage_report.py --export usage.csv

管理后台

访问 http://proxy-server:8081 查看:

  • 实时用量仪表盘
  • 用户用量排行
  • 模型调用分布
  • 历史趋势图表

技术架构

详见 references/architecture.md

API 文档

详见 references/api.md

数据库结构

详见 references/database.md

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