feat: 添加 Token 费用估算与自定义忽略规则
- 在 LLM 客户端中捕获流式响应的 Token 使用量 - 内置多模型官方定价表，支持自定义输入/输出单价覆盖 - 新增 `--price-input` 和 `--price-output` 配置项 - 支持通过 `.airignore` 文件自定义排除评审文件 - 更新中英日文文档，补充费用估算与忽略规则说明
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// Config 大模型统一配置
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type Config struct {
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Provider string // "gemini", "deepseek", "openai", "ollama", "custom"
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APIKey string // 密钥 (Ollama 本地可填任意字符或留空)
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BaseURL string // 自定义接口地址 (非必填，会自动根据 Provider 设置默认值)
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Model string // 模型名称 (非必填，会自动设置默认主力模型)
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Provider string // "gemini", "deepseek", "openai", "ollama", "custom"
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APIKey string // 密钥 (Ollama 本地可填任意字符或留空)
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BaseURL string // 自定义接口地址 (非必填，会自动根据 Provider 设置默认值)
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Model string // 模型名称 (非必填，会自动设置默认主力模型)
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PriceInput float64 // 用户自定义每 1M 输入 Token 美元价格 (可选，覆盖内置价格表)
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PriceOutput float64 // 用户自定义每 1M 输出 Token 美元价格 (可选，覆盖内置价格表)
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}
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// Client 统一大模型客户端
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type Client struct {
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client *openai.Client
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model string
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client *openai.Client
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model string
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priceInput float64
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priceOutput float64
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}
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// NewClient 初始化客户端
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@@ -227,8 +231,10 @@ func NewClient(cfg Config) (*Client, error) {
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clientConfig.BaseURL = baseURL
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return &Client{
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client: openai.NewClientWithConfig(clientConfig),
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model: model,
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client: openai.NewClientWithConfig(clientConfig),
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model: model,
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priceInput: cfg.PriceInput,
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priceOutput: cfg.PriceOutput,
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}, nil
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}
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@@ -254,8 +260,122 @@ func (c *Client) Review(ctx context.Context, systemPrompt, diff string) (string,
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return resp.Choices[0].Message.Content, nil
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}
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// ReviewStream 流式逐字返回评审结果（打字机效果）
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func (c *Client) ReviewStream(ctx context.Context, systemPrompt, diff string, onChunk func(chunk string)) error {
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// Usage 记录一次调用的 Token 消耗
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type Usage struct {
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InputTokens int
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OutputTokens int
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Model string
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Provider string
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CustomPriceInput float64 // 用户自定义输入单价（每 1M tokens 美元，>0 优先使用）
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CustomPriceOutput float64 // 用户自定义输出单价（每 1M tokens 美元，>0 优先使用）
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}
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// reviewPriceTable 各模型每 1M token 的美元单价（输入/输出）
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// 数据来源：各厂商官方定价页面，更新于 2026-08
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// 如实际价格有变动，可在 config.yaml 中通过 price_input/price_output 字段自定义覆盖
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var reviewPriceTable = map[string][2]float64{
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// ── Google Gemini ─────────────────────────────────────────────
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// 3.x 系列（当前主力）
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"gemini-3.7-flash": {0.75, 3.75}, // 推介价至 2026-12-31，之后 1.50/7.50
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"gemini-3.6-flash": {1.50, 7.50},
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"gemini-3.5-flash": {1.50, 9.00},
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||||
"gemini-3.5-flash-lite": {0.30, 2.50},
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||||
"gemini-3.1-flash-lite": {0.25, 1.50},
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||||
"gemini-3.1-pro": {2.00, 12.00},
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// 2.5 系列（2026-10 退役）
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"gemini-2.5-pro": {1.25, 10.00},
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"gemini-2.5-flash": {0.30, 2.50},
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||||
"gemini-2.5-flash-lite": {0.10, 0.40},
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// 旧款（兼容）
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"gemini-2.0-flash": {0.10, 0.40},
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// ── DeepSeek ─────────────────────────────────────────────────
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// 注意：DeepSeek 已启用峰谷定价，以下为非高峰标准价
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"deepseek-v4-flash": {0.22, 0.66},
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||||
"deepseek-chat": {0.22, 0.66}, // V4-Flash 别名
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"deepseek-reasoner": {0.55, 2.19},
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// ── Anthropic Claude ──────────────────────────────────────────
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"claude-opus-5": {5.00, 25.00},
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"claude-sonnet-5": {2.00, 10.00}, // 推介价至 2026-08-31
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||||
"anthropic/claude-sonnet-5": {2.00, 10.00},
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||||
"claude-haiku-4-5": {1.00, 5.00},
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||||
"anthropic/claude-haiku-4-5": {1.00, 5.00},
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||||
// 旧款（兼容）
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||||
"anthropic/claude-3.7-sonnet": {3.00, 15.00},
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||||
"anthropic/claude-3.5-sonnet": {3.00, 15.00},
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||||
"anthropic/claude-3.5-haiku": {0.80, 4.00},
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// ── xAI Grok ─────────────────────────────────────────────────
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"grok-4.6": {2.00, 6.00}, // >200k tokens 翻倍
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"grok-4.3": {1.25, 2.50},
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||||
"grok-2-latest": {2.00, 6.00}, // 旧款映射
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||||
// ── OpenAI ───────────────────────────────────────────────────
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||||
"gpt-5.6-sol": {5.00, 30.00},
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"gpt-5.6-terra": {2.00, 12.00},
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||||
"gpt-5.6-luna": {0.20, 1.20},
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||||
"gpt-4o": {2.50, 10.00}, // 旧款保留
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||||
"gpt-4o-mini": {0.15, 0.60},
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||||
"o3-mini": {1.10, 4.40},
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||||
// ── SiliconFlow（聚合平台，按 DeepSeek V4 主力估算）────────────
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||||
"deepseek-ai/DeepSeek-V3": {0.22, 0.66},
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||||
"deepseek-ai/DeepSeek-R1": {0.55, 2.19},
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||||
// ── Qwen / 阿里通义千问 ───────────────────────────────────────
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||||
"qwen-3.8-max": {2.00, 6.00},
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||||
"qwen-max": {2.00, 6.00},
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||||
"qwen-plus": {0.40, 1.20},
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||||
"qwen-3.7-flash": {0.03, 0.13},
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||||
// ── Kimi / Moonshot AI ────────────────────────────────────────
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||||
"kimi-k3": {3.00, 15.00},
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||||
"moonshot-v1-8k": {0.95, 4.00},
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||||
"moonshot-v1-32k": {1.90, 8.00},
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||||
"moonshot-v1-128k": {3.50, 15.00},
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||||
// ── 智谱 GLM ─────────────────────────────────────────────────
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||||
"glm-5.3": {1.40, 4.40},
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||||
"glm-5.2": {1.40, 4.40},
|
||||
"glm-4-plus": {1.40, 4.40},
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||||
// ── Doubao / 字节跳动 ─────────────────────────────────────────
|
||||
"doubao-seed-2.1-pro": {0.88, 4.42},
|
||||
"doubao-pro-32k": {0.88, 4.42},
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||||
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||||
// ── Groq（超快推理，按量计费）────────────────────────────────
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||||
"llama-3.3-70b-versatile": {0.59, 0.79},
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||||
"llama-3.1-8b-instant": {0.05, 0.08},
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||||
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||||
// ── 本地模型（完全免费）──────────────────────────────────────
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"ollama": {0, 0},
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||||
"local-model": {0, 0},
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}
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// EstimateCost 估算费用（美元），返回 -1 表示无定价数据
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func (u *Usage) EstimateCost() float64 {
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// 1. 优先使用用户在 config.yaml 中配置的自定义单价（每 1M tokens 美元）
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if u.CustomPriceInput > 0 || u.CustomPriceOutput > 0 {
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inputCost := float64(u.InputTokens) / 1_000_000 * u.CustomPriceInput
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||||
outputCost := float64(u.OutputTokens) / 1_000_000 * u.CustomPriceOutput
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||||
return inputCost + outputCost
|
||||
}
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// 2. 回退使用内置官方模型价格表
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prices, ok := reviewPriceTable[u.Model]
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if !ok {
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return -1
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}
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// Ollama / 本地模型 price = 0，直接返回 0
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inputCost := float64(u.InputTokens) / 1_000_000 * prices[0]
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||||
outputCost := float64(u.OutputTokens) / 1_000_000 * prices[1]
|
||||
return inputCost + outputCost
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}
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// ReviewStream 流式逐字返回评审结果（打字机效果），同时返回 Token 使用量
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func (c *Client) ReviewStream(ctx context.Context, systemPrompt, diff string, onChunk func(chunk string)) (*Usage, error) {
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||||
stream, err := c.client.CreateChatCompletionStream(ctx, openai.ChatCompletionRequest{
|
||||
Model: c.model,
|
||||
Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
|
||||
@@ -264,18 +384,27 @@ func (c *Client) ReviewStream(ctx context.Context, systemPrompt, diff string, on
|
||||
},
|
||||
Temperature: 0.2,
|
||||
Stream: true,
|
||||
StreamOptions: &openai.StreamOptions{
|
||||
IncludeUsage: true,
|
||||
},
|
||||
})
|
||||
if err != nil {
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||||
return fmt.Errorf("创建流式请求失败: %w", err)
|
||||
return nil, fmt.Errorf("创建流式请求失败: %w", err)
|
||||
}
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||||
if stream != nil {
|
||||
defer stream.Close()
|
||||
}
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||||
usage := &Usage{
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||||
Model: c.model,
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CustomPriceInput: c.priceInput,
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||||
CustomPriceOutput: c.priceOutput,
|
||||
}
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||||
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||||
for {
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||||
select {
|
||||
case <-ctx.Done():
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return ctx.Err()
|
||||
return nil, ctx.Err()
|
||||
default:
|
||||
}
|
||||
|
||||
@@ -284,8 +413,15 @@ func (c *Client) ReviewStream(ctx context.Context, systemPrompt, diff string, on
|
||||
break
|
||||
}
|
||||
if err != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("流式读取异常: %w", err)
|
||||
return nil, fmt.Errorf("流式读取异常: %w", err)
|
||||
}
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||||
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||||
// 捕获最后一个 chunk 中携带的 Usage 信息
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if response.Usage.TotalTokens > 0 {
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||||
usage.InputTokens = response.Usage.PromptTokens
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||||
usage.OutputTokens = response.Usage.CompletionTokens
|
||||
}
|
||||
|
||||
if len(response.Choices) > 0 {
|
||||
chunk := response.Choices[0].Delta.Content
|
||||
if chunk != "" {
|
||||
@@ -294,5 +430,5 @@ func (c *Client) ReviewStream(ctx context.Context, systemPrompt, diff string, on
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
return nil
|
||||
return usage, nil
|
||||
}
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