Ferryman Cost Tracker

AI 权限控制的成本追踪中间层，PRE-GHR 框架的工程参考实现。

核心功能

• 四档位熵感知路由（EMBRACE/EXPLORE/ADAPT/LET_GO）
• Token 成本追踪与审计日志
• 支持 DeepSeek / Qwen / Kimi 模型

快速开始

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 设置 API Key
export DEEPSEEK_API_KEY=your_key_here
export BAILIAN_API_KEY=your_key_here
export KIMI_API_KEY=your_key_here

# 运行示例
python examples/basic_usage.py

用法

from src.tracker import FerrymanTracker

tracker = FerrymanTracker(department="engineering")

# 调用并自动追踪成本
result = tracker.chat(
    message="你好",
    model_id="deepseek",
    gear=2  # EXPLORE 档
)

print(f"回复：{result['reply']}")
print(f"成本：${result['cost_usd']:.6f}")

# 获取成本报告
report = tracker.get_report(period="2026-05")
print(f"本月花费：${report['total_cost_usd']:.4f}")

档位说明

档位	名称	熵值	适用场景
1	EMBRACE	0.0	完全约束，只回答直接问题
2	EXPLORE	0.25	有限建议，需用户确认
3	ADAPT	0.75	自主调整，可详细回答
4	LET_GO	1.5	全自主，自由发挥

日志格式

每条调用记录保存为 JSONL 格式：

{
  "timestamp": "2026-05-03T19:00:00Z",
  "model": "deepseek",
  "gear": 2,
  "gear_name": "EXPLORE",
  "entropy": 0.25,
  "input_tokens": 50,
  "output_tokens": 120,
  "cost_usd": 0.00034,
  "department": "engineering",
  "user_id": "user_123",
  "latency_ms": 850
}

项目结构

ferryman-cost-tracker/
├── src/
│   ├── tracker.py      # 成本追踪核心
│   ├── router.py       # 模型路由
│   └── config.py       # 配置管理
├── examples/           # 使用示例
├── tests/              # 测试
├── requirements.txt
├── LICENSE
└── README.md

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想跑就跑，想改就改，想问就问。

License: MIT