15. 完成统计和消耗机制

因为我们是做AI应用，就需要对于用户的消耗进行统计，以便限制无限的刷量，而现在市面上有两种最主流对于用户消耗限制的方法：

- 基于Token的计算：

- 这种方法主要用于大语言模型（LLM）API的计费，如OpenAI的GPT系列模型 - Token是文本的基本单位，通常一个单词约为1.3个token，一个汉字约为2个token - 优点：精确反映模型处理的实际计算量，与模型的计算成本直接相关 - 缺点：对于用户来说较难理解，不同语言的token数量差异较大 - 实现方式：通过模型返回的token消耗，累计计费

- 基于次数的计算： - 这种方法以用户的请求次数为基础进行计费 - 优点：简单直观，用户容易理解自己的使用情况 - 缺点：自己在计算成本和消耗的时候会比较困难，并且太透明了 - 实现方式：记录API调用次数，可以按不同功能或模型分别统计

而我比较倾向Token的计算消耗机制，举个例子：你某个功能最开始让用户用5次，但这时候我们发现消耗成本太大了，发现你要削减次数，你一削减次数用户就抱怨。如果采用Token机制，你可以自己调控消耗倍率，原本是一倍的消耗，如果这时候要提高收益率就可以提升到2倍的消耗，这比较隐形（大多数用户是不会去算的），并且使用Token的机制会更好的统计成本。

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完成表结构

非常简单，只需要加一个关联用户消耗的关联表即可，跑一下pnpm db:generate和pnpm db:migrate-local。

// next-cloudflare-template/lib/db/schema.ts
export const userUsage = sqliteTable('userUsage', {
  id: text('id')
    .primaryKey()
    .$defaultFn(() => crypto.randomUUID()),
  userId: text('userId')
    .notNull()
    .references(() => users.id, { onDelete: 'cascade' }),
  usedTokens: integer('usedTokens').notNull().default(0),
  totalTokens: integer('totalTokens').notNull().default(0)
})
```

表里有二个字段解释一下：

1. `usedTokens`：消耗的总Token数量
2. `totalTokens`：拥有的总Token数量

实际上，更完备的做法是两张表、一张是总消耗的聚合表、一张是每一条消耗的具体信息（包含各种模型参数、输入、输出）。但在初期这是没必要的，只需要一张消耗聚合表（`userUsage`）就够了，一条记录对应一个用户的消耗。

> 有一件非常讨厌的事情，就是D1是不支持事务的，所以在表结构设计（尽量单表、幂等、补偿）的时候要去尽量避免事务，这里有一个为什么不支持的[文档](https://blog.cloudflare.com/whats-new-with-d1/)。

## 完成API和基本逻辑

### 插入逻辑

这张表适插入新的数据时机是当用户注册创建的时候（因为会需要展示用户一共有多少用量），在Auth添加一个 createUser 事件处理器

```typescript
//lib/auth.ts
events: {
  createUser: async ({ user }) => {
    db.insert(userUsage).values({
      userId: user.id!,
      usedTokens: 0,
      totalTokens: 1000
    })
  }
}
```

简单尝试一下，本地新注册一下，可以看到是正常插入的。

![](https://ik.imagekit.io/ixou4q6nu/insert-usage.png?updatedAt=1750497093998)

### 添加Google生态的API

因为要做模型消耗的统计，正好就把Google生态的AI接入，最近他们的表现非常好。`pnpm add @google/genai`，紧接着`https://cloud.google.com/`去领取300$，最后去`https://aistudio.google.com/apikey`创建API Key。

后续的调试模型也是直接在`Studio`里调试，在开发之前，我们需要把上一步得到的`key`贴到`env`中（我的变量名是叫`GEMINI_API_KEY`），同样先完成Actions。

```typescript
'use server'

import { GoogleGenAI } from '@google/genai'

export type GeminiGenerationParams = {
  prompt: string
  userId: string
  model?: string
  temperature?: number
  maxOutputTokens?: number
  systemPrompt?: string
  userPrompt?:

完成表结构

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