■ AIMessage 클래스의 response_metadata 속성을 사용해 토큰 사용량을 구하는 방법을 보여준다.
※ 모델 응답의 메타 데이터도 AIMessage 클래스의 response_metadata 속성에 포함된다.
※ 이러한 데이터는 일반적으로 표준화되지 않는다.
※ 공급자마다 토큰 수를 표시하기 위해 서로 다른 규칙을 채택한다.
※ OPENAI_API_KEY 환경 변수 값은 .env 파일에 정의한다.
▶ main.py
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from dotenv import load_dotenv from langchain_openai import ChatOpenAI load_dotenv() chatOpenAI = ChatOpenAI(model = "gpt-3.5-turbo-0125") responseAIMessage = chatOpenAI.invoke("hello") print(responseAIMessage.response_metadata) """ {'token_usage': {'completion_tokens': 9, 'prompt_tokens': 8, 'total_tokens': 17}, 'model_name': 'gpt-3.5-turbo-0125', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None} """ |
▶ requirements.txt
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annotated-types==0.7.0 anyio==4.4.0 certifi==2024.6.2 charset-normalizer==3.3.2 distro==1.9.0 exceptiongroup==1.2.1 h11==0.14.0 httpcore==1.0.5 httpx==0.27.0 idna==3.7 jsonpatch==1.33 jsonpointer==3.0.0 langchain-core==0.2.9 langchain-openai==0.1.9 langsmith==0.1.82 openai==1.35.3 orjson==3.10.5 packaging==24.1 pydantic==2.7.4 pydantic_core==2.18.4 python-dotenv==1.0.1 PyYAML==6.0.1 regex==2024.5.15 requests==2.32.3 sniffio==1.3.1 tenacity==8.4.2 tiktoken==0.7.0 tqdm==4.66.4 typing_extensions==4.12.2 urllib3==2.2.2 |
※ pip install python-dotenv langchain-openai 명령을 실행했다.