[billing] 真实用量统计与计费分析

[atoncooper]

背景

用量统计长期失真：对话产生的 token 与费用始终为 0，且 provider/credential 归属错误（硬编码为 openai / 系统默认）。本 PR 重写用量统计链路，使计费面板能真实反映各凭证、模型、服务商的 token 用量与估算费用。

根因与修复

根因	修复
UsageTrackingCallback.on_llm_end 跨线程写入失败（no current event loop in thread 'asyncio_0'）	改用 run_coroutine_threadsafe 投递回主 loop
callbacks 被塞进 agent state（而非 run_config），on_llm_end 从不触发	agent_run → dispatch → invoke → _invoke_locked 全链路将 callbacks 作为显式参数进入 run_config
流式响应不返回 token（llm_output=None）	harness LLM 与 build_llm 启用 stream_usage=True
provider 硬编码 openai、credential_id 硬编码 None	build_llm(uid) 读取真实 credential/provider/model
价格表无 qwen3-max，infer_provider 不识别 dashscope	补充 qwen3/qwen2.5/moonshot 价格，infer_provider 识别 dashscope/aliyun，跨 provider 模型名兜底
路由 LLM、Memory Agent 调用未统计	route() 接收 uid；delegate 工具经 invoke_reentrant 传 callback
Quiz 用量归属系统默认 key	出题/批改改用 build_llm(uid)

新增能力

后端

• GET /billing/timeseries — 按天聚合用量趋势（无数据日期补零）
• GET /billing/by-model — 模型维度明细
• GET /billing/summary 增强：输入/输出 token 分项、均次费用、by_model
• CredentialUsage 表新增 cost_estimate 列（自动迁移）

前端

• 汇总卡片：输入/输出 token 分项与占比、均次费用
• 用量趋势图（双轴：Token 面积线 + 费用虚线）
• 模型明细表（模型/服务商/输入/输出/调用次数/费用）
• 凭证明细显示费用

基础设施

• pricing.py 价格表（openai/anthropic/deepseek/dashscope/moonshot）
• buffered_usage_writer.py 重写为真缓冲批量写入（Queue + 后台 flush loop）
• token_count.py 从 AI 消息提取 token（兜底）

测试

新增/更新 4 个测试文件，101 项测试全部通过：

• 价格表查找与费用估算（含跨 provider 兜底）
• 缓冲批量写入（批量/定时/shutdown 排空）
• usage tracker 跨线程调度、费用计算、attach_usage_tracking
• repository 聚合（by_model / timeseries / summary 分项）

提交结构

1. [billing] feat: 用量统计基础设施（价格表/缓冲写入/追踪回调/token 提取）
2. [billing] fix: 聊天与 Quiz 链路真实 credential 归属与跨线程用量写入
3. [billing] feat: 完善计费统计 - 趋势/模型维度/输入输出分项
4. [frontend] feat: 用量趋势图与模型明细表
5. [billing] test: 补充用量追踪/写入/计费/聚合测试

Test Plan

• ruff check 全部通过
• TypeScript 类型检查通过
• 101 项单元测试通过
• 手动验证：配置 DeepSeek/OpenAI credential 对话后，billing 面板显示正确 provider/credential/费用
• 手动验证：流式对话后 logs/app.log 出现 [USAGE_TRACKER] on_llm_end fired ... total=>0 与 [CHAT_ORCH] stream done: tokens=...

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