TradingAgents-CN

配置管理和成本统计使用指南 (v0.1.7)

📋 概述

TradingAgents-CN v0.1.7 提供了完整的配置管理和成本统计系统，让您可以：

• 🔧 统一管理API密钥和模型配置
• 💰 实时跟踪Token使用和成本
• 📊 查看详细的使用统计和趋势
• ⚙️ 自定义系统设置和费率
• 🐳 Docker环境配置管理
• 📄 报告导出配置
• 🧠 多LLM模型智能路由

🎉 v0.1.7 配置管理新特性

• 🐳 Docker配置: 容器化环境的配置管理
• 🧠 DeepSeek集成: 成本优化的模型配置
• 📄 导出配置: 报告导出功能配置
• 💰 智能成本控制: 自动成本监控和限制
• 🔄 模型路由: 智能模型选择配置

🚀 快速开始

1. 启动Web界面

# 激活虚拟环境
.\env\Scripts\Activate.ps1  # Windows
source env/bin/activate     # Linux/macOS

# 启动Web应用
python -m streamlit run web/app.py

2. 访问配置管理

1. 在Web界面左侧选择 “⚙️ 配置管理”
2. 选择要管理的功能：
   • 模型配置 - 管理API密钥和模型参数
   • 定价设置 - 设置各供应商的费率
   • 使用统计 - 查看Token使用和成本统计
   • 系统设置 - 配置系统默认参数

🤖 模型配置管理

支持的模型供应商

供应商	模型示例	货币	说明
阿里百炼	qwen-turbo, qwen-plus-latest, qwen-max	CNY	国产模型，推荐使用
OpenAI	gpt-3.5-turbo, gpt-4, gpt-4-turbo	USD	国际领先模型
Google	gemini-pro, gemini-pro-vision	USD	Google最新模型
Anthropic	claude-3-sonnet, claude-3-opus	USD	高质量对话模型

配置步骤

添加新模型

1. 进入 “模型配置” 页面
2. 在 “添加新模型” 部分填写：
   • 供应商: 选择模型提供商
   • 模型名称: 输入具体模型名（如 qwen-plus-latest）
   • API密钥: 输入您的API密钥
   • 最大Token数: 设置输出限制（1000-32000）
   • 温度参数: 控制输出随机性（0.0-2.0）
   • 启用模型: 是否在分析中使用
3. 点击 “添加模型” 保存

编辑现有模型

1. 在模型列表中选择要编辑的模型
2. 修改相应参数
3. 点击 “保存配置”

模型配置示例

{
  "provider": "dashscope",
  "model_name": "qwen-plus-latest",
  "api_key": "sk-your-api-key-here",
  "max_tokens": 4000,
  "temperature": 0.7,
  "enabled": true
}

💰 定价设置管理

默认费率表

阿里百炼 (CNY/1000 tokens)

| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 说明 | |——|———-|———-|——| | qwen-turbo | ¥0.002 | ¥0.006 | 快速响应 | | qwen-plus | ¥0.004 | ¥0.012 | 平衡性能 | | qwen-max | ¥0.020 | ¥0.060 | 最强性能 |

OpenAI (USD/1000 tokens)

| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 说明 | |——|———-|———-|——| | gpt-3.5-turbo | $0.0015 | $0.002 | 经济实用 | | gpt-4 | $0.03 | $0.06 | 强大性能 | | gpt-4-turbo | $0.01 | $0.03 | 优化版本 |

Google (USD/1000 tokens)

| 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 说明 | |——|———-|———-|——| | gemini-pro | $0.00025 | $0.0005 | 高性价比 | | gemini-pro-vision | $0.00025 | $0.0005 | 支持图像 |

自定义定价

1. 进入 “定价设置” 页面
2. 选择要编辑的模型定价
3. 修改：
   • 输入价格: 每1000个输入token的价格
   • 输出价格: 每1000个输出token的价格
   • 货币: CNY/USD/EUR
4. 点击 “保存定价”

📊 使用统计和成本分析

统计数据类型

总体统计

• 总成本: 指定时间内的总花费
• 总请求数: API调用次数
• 输入Token: 总输入token数量
• 输出Token: 总输出token数量

按供应商统计

• 各供应商成本分布
• 使用频率对比
• 平均成本分析

使用趋势

• 每日成本趋势图
• 每日请求数趋势
• 成本变化分析

查看统计

1. 进入 “使用统计” 页面
2. 选择统计时间范围：
   • 最近7天
   • 最近30天
   • 最近90天
   • 最近365天
3. 查看详细统计图表和数据

成本控制

设置成本警告

1. 进入 “系统设置” 页面
2. 设置 “成本警告阈值”
3. 当日成本超过阈值时会收到警告

成本优化建议

• 选择合适的模型: 根据需求选择性价比最高的模型
• 控制Token使用: 合理设置最大Token数
• 监控使用趋势: 定期查看成本统计

⚙️ 系统设置

基本设置

设置项	说明	默认值
默认供应商	新分析时的默认模型供应商	dashscope
默认模型	默认使用的模型名称	qwen-turbo
启用成本跟踪	是否记录Token使用和成本	启用
成本警告阈值	日成本超过此值时警告	¥100
首选货币	成本显示的首选货币	CNY
自动保存使用记录	是否自动保存使用记录	启用
最大使用记录数	保留的最大记录数量	10000

数据管理

导出配置

• 导出所有配置到JSON文件
• 便于备份和迁移

清空使用记录

• 清空所有Token使用记录
• 释放存储空间

重置配置

• 恢复所有配置到默认值
• 谨慎使用此功能

🔧 高级功能

Token使用跟踪

系统会自动跟踪每次分析的Token使用：

# 自动记录的信息
{
    "timestamp": "2025-06-28T10:30:00",
    "provider": "dashscope",
    "model_name": "qwen-plus",
    "input_tokens": 2500,
    "output_tokens": 1200,
    "cost": 0.024,
    "session_id": "analysis_abc123_20250628_1030",
    "analysis_type": "A股_analysis"
}

成本计算公式

总成本 = (输入Token数 / 1000) × 输入单价 + (输出Token数 / 1000) × 输出单价

会话跟踪

每次分析都会生成唯一的会话ID，用于：

• 跟踪单次分析的完整成本
• 分析不同类型任务的成本差异
• 优化Token使用策略

📈 使用场景示例

场景1：成本预算管理

目标: 控制月度AI使用成本在¥500以内

操作:

1. 设置成本警告阈值为¥16.67（500/30天）
2. 选择性价比高的模型（如qwen-turbo）
3. 定期查看使用统计，调整使用频率

场景2：多模型对比

目标: 比较不同模型的性价比

操作:

1. 配置多个模型（qwen-turbo, qwen-plus, gpt-3.5-turbo）
2. 对同一股票进行多次分析
3. 在使用统计中比较成本和效果

场景3：团队使用管理

目标: 管理团队的AI使用成本

操作:

1. 为不同团队成员配置不同的会话ID前缀
2. 通过使用统计分析各成员的使用情况
3. 制定使用规范和预算分配

⚠️ 注意事项

数据安全

• API密钥加密存储: 系统会安全存储您的API密钥
• 本地数据: 所有配置和使用记录都存储在本地
• 定期备份: 建议定期导出配置进行备份

成本控制

• 实时监控: 定期查看使用统计
• 合理设置: 根据需求设置合适的Token限制
• 模型选择: 选择适合任务的模型，避免过度使用高成本模型

故障排除

• 配置丢失: 使用”重置配置”功能恢复默认设置
• 成本异常: 检查定价设置是否正确
• 统计错误: 清空使用记录后重新开始统计

🔮 未来功能

计划中的功能

• 多货币汇率转换: 自动转换不同货币的成本
• 成本预测: 基于历史数据预测未来成本
• 使用报告: 生成详细的使用报告
• 团队管理: 支持多用户和权限管理
• API集成: 提供配置管理的API接口

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通过配置管理系统，您可以更好地控制AI使用成本，优化分析效果！ 💰📊

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